В каких ситуациях SMAPE оказывается наиболее подходящей метрикой для оценки прогнозов?

SMAPE (симметричная средняя абсолютная процентная ошибка) подходит для оценки прогнозов в ситуациях, когда данные включают нулевые или очень маленькие значения, а также когда различия в масштабах между истинными и прогнозируемыми значениями могут существенно исказить результаты оценки. 1

Также SMAPE полезен в случаях, когда важно одинаково учитывать как переоценку, так и недооценку, например в экономических или финансовых прогнозах с высокой волатильностью статистики. 2

В целом подбор и использование соответствующих метрик зависит от конкретной задачи и требований заказчика. 1 Комбинированное использование нескольких метрик может обеспечить более полное понимание производительности модели. 1