Python'da mape nasıl hesaplanır

Ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE), modellerin tahmin doğruluğunu ölçmek için yaygın olarak kullanılır. Aşağıdaki şekilde hesaplanır:

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

Altın:

• Σ – “toplam” anlamına gelen bir sembol
• n – örneklem büyüklüğü
• gerçek – verilerin gerçek değeri
• tahmin – tahmin edilen verilerin değeri

MAPE, yorumlanması ve açıklanması kolay olduğundan yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin %11,5’lik bir MAPE değeri, tahmin edilen değer ile gerçek değer arasındaki ortalama farkın %11,5 olduğu anlamına gelir.

MAPE değeri ne kadar düşük olursa, model değerleri o kadar iyi tahmin edebilir. Örneğin, MAPE’si %5 olan bir model, MAPE’si %10 olan bir modelden daha doğrudur.

Python’da MAPE nasıl hesaplanır

MAPE’yi hesaplamak için yerleşik bir Python işlevi yoktur, ancak bunu yapmak için basit bir işlev oluşturabiliriz:

 import numpy as np

def mape( actual , pred ): 
    actual, pred = np.array(actual), np.array(pred)
    return np.mean(np.abs((actual - pred) / actual)) * 100

Daha sonra bu işlevi iki tablo için MAPE’yi hesaplamak için kullanabiliriz: biri gerçek veri değerlerini içeren, diğeri ise tahmin edilen veri değerlerini içeren.

 actual = [12, 13, 14, 15, 15,22, 27]
pred = [11, 13, 14, 14, 15, 16, 18]

map(actual, pred)

10.8009

Sonuçlardan bu model için ortalama mutlak yüzde hatasının %10,8009 olduğunu görebiliriz. Yani tahmin edilen değer ile gerçekleşen değer arasındaki ortalama fark %10,8009’dur.

MAPE kullanımına ilişkin önlemler

MAPE’nin hesaplanması ve yorumlanması kolay olmasına rağmen kullanımının iki potansiyel dezavantajı vardır:

1. Mutlak yüzde hatasını hesaplama formülü |gerçek tahmin| olduğundan / |gerçek| bu, gerçek değerlerden herhangi birinin sıfır olması durumunda MAPE’nin tanımlanmayacağı anlamına gelir.

2. MAPE düşük hacimli verilerle kullanılmamalıdır. Örneğin, bir ürün için gerçek talep 2 ve tahmin 1 ise mutlak yüzde hata değeri |2-1| / |2| = %50, bu da tahminde yalnızca 1 birim sapma olsa bile tahmin hatasının oldukça yüksek görünmesine neden olur.