В каких ситуациях лучше использовать MAPE вместо других метрик?

MAPE (средняя абсолютная процентная ошибка) может быть предпочтительнее других метрик в некоторых ситуациях: 13

• Когда важно понять размер ошибки в соотношении с фактическим значением. 3 Например, ошибка в 10 долларов на товаре стоимостью 100 долларов (10% ошибки) более значима, чем ошибка в 10 долларов на товаре стоимостью 1000 долларов (1% ошибки). 3
• При сравнении эффективности моделей на разных обучающих выборках. 2 В отличие от других метрик, которые зависят от масштаба данных, MAPE предлагает независимый от масштаба взгляд на ошибку. 3
• Для бизнес-анализа, где процентные ошибки интуитивно понятны и могут быть напрямую связаны с финансовыми показателями. 1

Однако MAPE может быть неэффективной, когда в данных присутствуют нулевые или очень маленькие значения. 4

В целом нет единой метрики, которая была бы лучшей во всех ситуациях. 3 Выбор метрики зависит от конкретных целей и характера данных. 3 Часто используют комбинированное применение нескольких метрик, чтобы более полно понимать производительность модели. 1