Mape değerleri nasıl yorumlanır?

Bir modelin tahmin doğruluğunu ölçmek için en yaygın kullanılan ölçümlerden biri, genellikle MAPE olarak kısaltılan ortalama mutlak yüzde hatasıdır .

Aşağıdaki şekilde hesaplanır:

MAPE = (1/n) * Σ(|gerçek – tahmin| / |gerçek|) * 100

Altın:

• Σ – “toplam” anlamına gelen bir sembol
• n – Örneklem büyüklüğü
• gerçek – Verinin gerçek değeri
• tahmin – Verilerin tahmin edilen değeri

MAPE, yorumlanması kolay olduğundan yaygın olarak kullanılır. Örneğin %14’lük bir MAPE değeri, tahmin edilen değer ile gerçek değer arasındaki ortalama farkın %14 olduğu anlamına gelir.

Aşağıdaki örnek, belirli bir model için MAPE değerinin nasıl hesaplanacağını ve yorumlanacağını gösterir.

Örnek: belirli bir model için MAPE değerini yorumlama

Bir bakkal zincirinin gelecekteki satışları tahmin etmek için bir model oluşturduğunu varsayalım. Aşağıdaki grafik, modelin ardışık 12 satış dönemi için fiili satışlarını ve tahmini satışlarını göstermektedir:

Her tahminin mutlak yüzde hatasını hesaplamak için aşağıdaki formülü kullanabiliriz:

• Mutlak hata yüzdesi = |gerçek tahmin| / |gerçek| *100

Daha sonra mutlak hata yüzdelerinin ortalamasını hesaplayabiliriz:

Bu modelin MAPE’si %5,12 olarak çıkıyor.

Bu bize model tarafından tahmin edilen satışlar ile fiili satışlar arasındaki ortalama mutlak yüzde hatanın %5,12 olduğunu gösterir.

Bunun MAPE için iyi bir değer olup olmadığının belirlenmesi endüstri standartlarına bağlıdır.

Standart gıda endüstrisi %2’lik bir MAPE değerine sahip model üretiyorsa bu %5,12’lik değerin yüksek olduğu düşünülebilir.

Tersine, eğer sektördeki market tahmin modellerinin çoğu %10 ile %15 arasında MAPE değerleri üretiyorsa, o zaman %5,12’lik bir MAPE değeri düşük sayılabilir ve bu model gelecekteki satışları tahmin etmek için mükemmel olarak değerlendirilebilir.

Farklı modellerin MAPE değerlerinin karşılaştırılması

MAPE özellikle farklı modellerin uyumunu karşılaştırmak için kullanışlıdır.

Örneğin, bir bakkal zincirinin gelecekteki satışları tahmin etmek için bir model oluşturmak istediğini ve çeşitli potansiyel modeller arasından mümkün olan en iyi modeli bulmak istediğini varsayalım.

Üç farklı modeli eşleştirdiklerini ve karşılık gelen MAPE değerlerini bulduklarını varsayalım:

• Model 1’in MAPE’si: %14,5
• Model 2 MAPE: %16,7
• Model 3 MAPE: %9,8

Model 3 en düşük MAPE değerine sahiptir ve bu da bize üç potansiyel model arasında gelecekteki satışları en yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini söyler.

Ek kaynaklar

Excel’de MAPE Nasıl Hesaplanır?
R’de MAPE nasıl hesaplanır
Python’da MAPE nasıl hesaplanır
MAPE hesaplayıcısı