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평균 절대 에러 백분율 ( MAPE는 ), 시계열 예측 등 정밀도를위한 공통 또는 에러 척도 MAPE=100n∑t=1n|At−Ft|At%,MAPE=100n∑t=1n|At−Ft|At%, \text{MAPE} = \frac{100}{n}\sum_{t=1}^n\frac{|A_t-F_t|}{A_t}\%, 여기서 는 실제 값이고 해당 예측 또는 예측입니다.AtAtA_tFtFtF_t MAPE는 백분율이므로 계열간에 쉽게 비교할 수 있으며 사람들은 백분율을 쉽게 이해하고 해석 할 수 있습니다. 그러나 MAPE에는 단점이 있다고 들었습니다. MAPE를 사용할지 또는 …

29 accuracy  mape 

예측을 위해 R (3.1.1) 및 ARIMA 모델을 사용하고 있습니다. 다음과 같은 시계열 데이터를 사용하는 경우 함수에 할당 된 "frequency"매개 변수ts() 가 무엇인지 알고 싶습니다 . 분 단위로 구분되며 180 일에 걸쳐 분산 됨 (1440 분 / 일) 초 단위로 구분되며 180 일 (86,400 초 / 일)에 걸쳐 분산됩니다. 정의를 올바르게 …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 2 년 전 . Python과 scikit-learn을 사용하여 예측의 평균 절대 백분율 오차 (MAPE)를 어떻게 계산할 수 있습니까? 에서 워드 프로세서 , 우리는 회귀 만이 4 개 미터 …

23 predictive-models  python  scikit-learn  mape