Excel में माध्य निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि (mape) की गणना कैसे करें

किसी मॉडल की पूर्वानुमान सटीकता को मापने के लिए सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली मीट्रिक में से एक एमएपीई है, जो औसत पूर्ण प्रतिशत त्रुटि के लिए है।

MAPE की गणना करने का सूत्र इस प्रकार है:

एमएपीई = (1/एन) * Σ(|वास्तविक – पूर्वानुमान| / |वास्तविक|) * 100

सोना:

• Σ – एक फैंसी प्रतीक जिसका अर्थ है “योग”
• n – नमूना आकार
• वास्तविक – डेटा का वास्तविक मूल्य
• पूर्वानुमान – डेटा का अपेक्षित मूल्य

MAPE का आमतौर पर उपयोग किया जाता है क्योंकि इसकी व्याख्या करना और समझाना आसान है। उदाहरण के लिए, 11.5% के एमएपीई मान का मतलब है कि अनुमानित मूल्य और वास्तविक मूल्य के बीच औसत अंतर 11.5% है।

MAPE मान जितना कम होगा, मॉडल उतना ही बेहतर मानों की भविष्यवाणी करने में सक्षम होगा। उदाहरण के लिए, 2% MAPE वाला मॉडल 10% MAPE वाले मॉडल की तुलना में अधिक सटीक है।

एक्सेल में एमएपीई की गणना कैसे करें

Excel में MAPE की गणना करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण निष्पादित कर सकते हैं:

चरण 1: वास्तविक मान और अनुमानित मान दो अलग-अलग कॉलम में दर्ज करें।

चरण 2: प्रत्येक पंक्ति के लिए पूर्ण प्रतिशत त्रुटि की गणना करें।

याद रखें कि पूर्ण प्रतिशत त्रुटि की गणना निम्नानुसार की जाती है: |वास्तविक-पूर्वानुमान| / |वास्तविक| * 100. हम प्रत्येक पंक्ति के लिए पूर्ण त्रुटि प्रतिशत की गणना करने के लिए इस सूत्र का उपयोग करेंगे।

कॉलम डी पूर्ण त्रुटि प्रतिशत दिखाता है और कॉलम ई हमारे द्वारा उपयोग किए गए सूत्र को दिखाता है:

हम प्रत्येक पंक्ति के लिए इस सूत्र को दोहराएंगे:

चरण 3: औसत पूर्ण प्रतिशत त्रुटि की गणना करें।

कॉलम D में मानों का औसत ज्ञात करके MAPE की गणना करें:

इस मॉडल का MAPE 6.47% निकला।

MAPE का उपयोग करने पर एक नोट

हालाँकि MAPE की गणना और व्याख्या करना सरल है, इसके उपयोग में कुछ संभावित कमियाँ हैं:

1. चूंकि पूर्ण प्रतिशत त्रुटि की गणना करने का सूत्र |वास्तविक-पूर्वानुमान| है / |वास्तविक| इसका मतलब यह है कि यदि कोई वास्तविक मान शून्य है तो इसे सेट नहीं किया जाएगा।

2. MAPE का उपयोग कम वॉल्यूम डेटा के साथ नहीं किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि किसी वस्तु की वास्तविक मांग 2 है और पूर्वानुमान 1 है, तो पूर्ण प्रतिशत त्रुटि मान |2-1| / |2| = 50%, जिससे पूर्वानुमान त्रुटि काफी अधिक दिखाई देती है, भले ही पूर्वानुमान केवल 1 इकाई कम हो।

किसी मॉडल की पूर्वानुमान सटीकता को मापने का एक और सामान्य तरीका MAD है – मतलब पूर्ण विचलन। एक्सेल में एमएडी की गणना कैसे करें, यहां जानें।

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