So berechnen sie den mittleren absoluten prozentualen fehler (mape) in excel

Eine der am häufigsten verwendeten Metriken zur Messung der Prognosegenauigkeit eines Modells ist MAPE , was für den mittleren absoluten prozentualen Fehler steht.

Die Formel zur Berechnung des MAPE lautet wie folgt:

MAPE = (1/n) * Σ(|tatsächlich – Prognose| / |tatsächlich|) * 100

Gold:

• Σ – ein ausgefallenes Symbol mit der Bedeutung „Summe“
• n – Stichprobengröße
• real – der tatsächliche Wert der Daten
• Prognose – der erwartete Wert der Daten

MAPE wird häufig verwendet, weil es leicht zu interpretieren und zu erklären ist. Ein MAPE-Wert von 11,5 % bedeutet beispielsweise, dass die durchschnittliche Differenz zwischen dem vorhergesagten Wert und dem tatsächlichen Wert 11,5 % beträgt.

Je niedriger der MAPE-Wert ist, desto besser kann ein Modell die Werte vorhersagen. Beispielsweise ist ein Modell mit einem MAPE von 2 % genauer als ein Modell mit einem MAPE von 10 %.

So berechnen Sie MAPE in Excel

Um MAPE in Excel zu berechnen, können wir die folgenden Schritte ausführen:

Schritt 1: Geben Sie die tatsächlichen Werte und die vorhergesagten Werte in zwei separate Spalten ein.

Schritt 2: Berechnen Sie den absoluten prozentualen Fehler für jede Zeile.

Denken Sie daran, dass der absolute prozentuale Fehler wie folgt berechnet wird: |actual-forecast| / |echt| * 100. Wir werden diese Formel verwenden, um den absoluten Fehlerprozentsatz für jede Zeile zu berechnen.

Spalte D zeigt den absoluten Fehlerprozentsatz und Spalte E zeigt die von uns verwendete Formel:

Wir werden diese Formel für jede Zeile wiederholen:

Schritt 3: Berechnen Sie den durchschnittlichen absoluten prozentualen Fehler.

Berechnen Sie MAPE, indem Sie einfach den Durchschnitt der Werte in Spalte D ermitteln:

Der MAPE dieses Modells beträgt 6,47 % .

Ein Hinweis zur Verwendung von MAPE

Obwohl MAPE einfach zu berechnen und zu interpretieren ist, weist seine Verwendung einige potenzielle Nachteile auf:

1. Da die Formel zur Berechnung des absoluten prozentualen Fehlers |tatsächliche-Prognose| lautet / |echt| Dies bedeutet, dass es nicht gesetzt wird, wenn einer der tatsächlichen Werte Null ist.

2. MAPE sollte nicht bei Datenmengen mit geringem Datenvolumen verwendet werden. Wenn beispielsweise der tatsächliche Bedarf für einen Artikel 2 beträgt und die Prognose 1 beträgt, beträgt der absolute prozentuale Fehlerwert |2-1| / |2| = 50 %, wodurch der Prognosefehler recht hoch erscheint, selbst wenn die Prognose nur um 1 Einheit abweicht.

Eine weitere gängige Methode zur Messung der Prognosegenauigkeit eines Modells ist MAD – mittlere absolute Abweichung. Erfahren Sie hier , wie Sie MAD in Excel berechnen.

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