Почему метрика MAPE считается одной из наиболее надежных для оценки точности прогнозирования?

Метрика MAPE (средняя абсолютная процентная ошибка) считается одной из распространённых для оценки точности прогнозирования по нескольким причинам:

• Наглядность. shakhbanov.org reshape.ru MAPE выражает среднее абсолютное отклонение прогнозируемых значений от фактических в процентах, что облегчает интерпретацию результатов. shakhbanov.org
• Полезность для бизнес-анализа. shakhbanov.org Процентные ошибки, которые показывает MAPE, интуитивно понятны и могут быть напрямую связаны с финансовыми показателями. shakhbanov.org
• Возможность сравнения моделей. koroteev.site С помощью MAPE можно оценивать эффективность моделей, обученных на разных данных. koroteev.site Например, если одна модель ошибается в среднем на 3,9%, а другая — на 3,5%, то очевидно, что вторая более точна. koroteev.site

Однако у метрики есть и недостатки. en.wikipedia.org koroteev.site Например, MAPE не определена, если истинное значение целевой переменной равно 0, и даёт преимущество более низким предсказаниям. koroteev.site

Таким образом, нельзя однозначно утверждать, что MAPE — одна из наиболее надёжных метрик для оценки точности прогнозирования, так как выбор подходящего показателя зависит от конкретной задачи и требований заказчика. shakhbanov.org