Интерпретация некоторых показателей точности прогнозирования:

• Средняя абсолютная ошибка (MAE). 4 Измеряет среднюю абсолютную разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями. 4 Чем ближе к нулю этот показатель, тем выше точность прогноза. 1
• Среднеквадратичная ошибка (RMSE). 4 Значение RMSE, равное 0, указывает на идеальное соответствие, то есть точное соответствие прогнозируемых значений фактическим. 4 По мере увеличения RMSE это указывает на увеличение расхождений между прогнозируемыми и фактическими значениями. 4
• Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE). 4 Выражает точность прогноза в процентах от абсолютной процентной разницы между прогнозируемыми и фактическими значениями. 4 Например, MAPE, равный 10%, будет означать, что в среднем прогнозы отклоняются на 10% от фактических значений. 4

При интерпретации показателей следует учитывать масштаб измерения и характеристики данных. 4