Excel에서 가중 mape를 계산하는 방법

모델의 예측 정확도를 측정하는 데 가장 일반적으로 사용되는 측정항목 중 하나는 평균 절대 백분율 오차를 나타내는 MAPE 입니다.

MAPE를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

MAPE = (1/n) * Σ(|실제 – 예측| / |실제|) * 100

금:

• Σ – “합계”를 의미하는 화려한 기호
• n – 표본 크기
• real – 데이터의 실제 값
• 예측 – 데이터의 예상 값

MAPE는 해석과 설명이 쉽기 때문에 흔히 사용됩니다. 예를 들어 MAPE 값이 8%라는 것은 예측값과 실제값의 평균 차이가 8%라는 의미입니다.

그러나 MAPE는 적은 양의 데이터에서는 제대로 작동하지 않습니다. 예를 들어, 품목에 대한 실제 수요가 2이고 예측이 1인 경우 절대 백분율 오류 값은 |2-1|입니다. / |2| = 50%, 예측이 1단위만 벗어나더라도 예측 오류가 상당히 높게 나타납니다.

따라서 MAPE에 대한 대안은 다음과 같이 계산되는 가중치 MAPE 입니다.

가중 MAPE = Σ(|실제 – 예측| / |실제|) * 100 * 실제 / Σ(실제)

볼륨별로 오류 비율에 가중치를 부여하면 실제 오류에 대해 더 잘 알 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 Excel에서 가중치 MAPE를 계산하는 방법을 설명합니다.

예: Excel의 가중 MAPE

Excel에서 가중치 MAPE를 계산하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

1단계: 두 개의 별도 열에 실제 값과 예측 값을 입력합니다.

2단계: 각 행의 가중치 오류를 계산합니다.

가중 오차는 다음과 같이 계산됩니다. |actual-forecast| / |진짜| *100* 진짜. 이 공식을 사용하여 각 행의 가중 오류를 계산합니다.

D 열에는 가중 오류가 표시되고 E 열에는 사용된 공식이 표시됩니다.

각 행에 대해 이 공식을 반복합니다.

3단계: 실제 값의 합을 구합니다.

4단계: 가중 MAPE를 계산합니다.

마지막으로 총 가중 오차를 실제 값의 합으로 나누어 가중 MAPE를 계산합니다.

가중 MAPE는 5.92 % 로 나타났습니다.

추가 리소스

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