MAPE đối xứng (sMAPE)
Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình đối xứng (sMAPE) là một cải tiến của MAPE nhằm giải quyết tính bất đối xứng của nó bằng cách sử dụng giá trị trung bình của các giá trị thực tế và dự đoán làm mẫu số. Được đề xuất bởi J. Scott Armstrong và được tinh chỉnh bởi Makridakis (1993) và Hyndman & Koehler (2006), sMAPE xử lý các dự đoán quá mức và dưới mức một cách đối xứng.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Bản đồ phương pháp
Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.
Nguồn tài liệu
- Armstrong, J. S. (1985). Long-range forecasting: from crystal ball to computer (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471082010
- Hyndman, R. J., & Koehler, A. B. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, 22(4), 679-688. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2006.03.001 ↗
- Makridakis, S. (1993). Accuracy measures for a robust comparison of forecasting methods. International Journal of Forecasting, 9(4), 679-688. link ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Symmetric Mean Absolute Percentage Error. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/model-evaluation/symmetric-mape
Phương pháp nào?
Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.
- Sai số Tuyệt đối Trung bình (MAE)Đánh giá mô hình↔ so sánh
- Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE)Đánh giá mô hình↔ so sánh
- Mean Absolute Scaled Error (MASE)Đánh giá mô hình↔ so sánh
- Sai số bình phương trung bình gốc (RMSE)Đánh giá mô hình↔ so sánh
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →