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2024 लेखक: Michael Samuels | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-16 01:44
औसत निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि ( मैप ) पैमाने-स्वतंत्रता और व्याख्यात्मकता के अपने लाभों के कारण, पूर्वानुमान सटीकता के सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले उपायों में से एक है। तथापि, मैप है सार्थक नुकसान यह है कि यह शून्य या करीब-से-शून्य वास्तविक मूल्यों के लिए अनंत या अपरिभाषित मान उत्पन्न करता है।
बस इतना ही, MAPE का उपयोग क्यों किया जाता है?
औसत निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि ( मैप ) सबसे अधिक में से एक है उपयोग किया गया KPI पूर्वानुमान सटीकता को मापने के लिए। मैप व्यक्तिगत निरपेक्ष त्रुटियों का योग मांग से विभाजित होता है (प्रत्येक अवधि अलग से)। दरअसल, यह प्रतिशत त्रुटियों का औसत है। मैप वास्तव में एक अजीब पूर्वानुमान KPI है।
दूसरे, क्या आप उच्च या निम्न एमएपीई चाहते हैं? तब से मैप गलती का पैमाना है, उच्च नंबर हैं बुरा और कम नंबर हैं अच्छा। रिपोर्टिंग उद्देश्यों के लिए, कुछ कंपनियां मर्जी इसे घटाकर सटीकता संख्याओं में अनुवाद करें मैप 100 से।
यहाँ, एक अच्छा MAPE क्या है?
एक भोले-भाले पूर्वानुमान मॉडल का प्रदर्शन यह निर्धारित करने के लिए आधार रेखा होना चाहिए कि क्या आपके मूल्य हैं अच्छा . मनमाने ढंग से पूर्वानुमानित प्रदर्शन लक्ष्य निर्धारित करना गैर-जिम्मेदार है (जैसे मैप <10% उत्कृष्ट है, मैप <20% is अच्छा ) आपके डेटा की पूर्वानुमेयता के संदर्भ के बिना।
MAPE का क्या मतलब है?
माध्य निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि
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