mape( mean absolute percent error)

论坛上看到别人回复的,觉得有用,转载了。

单看mape的大小是没有意义的,因为mape是个相对值,而不是绝对值。

我个人觉得,mape的大小取决于三个因素:
1, 取决于数据的variability, 比如如果你有两个正态分布,均值都是0,然后两个方差一个大,一个小,你可以试试用这两个分布来产生一些随机数,你的预测是0,但是你会发现方差大的mape大一些。
2. mape取决于你的模型或预测,假设现在你只有一个分布,均值是0,如果你的预测是0应该会比预测是1的mape小。
3. mape取决于数据中数的大小,比如你有两个数据,一个是100, 一个是1,你的预测分别是101 和2, 误差都是1,但是mape却一个大一个小。

所以我觉得mape只能用来进行对对不同模型同一组数据的评估,比如,对同一组数据,模型a给出mape比模型b给出的mape小,这样的话结论是模型a会比较好。但是如果我只说mape=10%,是不能判断这个模型好还是不好的。


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