Co je sMAPE a jaké jsou jeho problémy?

sMAPE (Symetrická Střední Absolutní Chybová Míra) je metrika pro hodnocení přesnosti předpovědí, zejména u časových řad. Vypočítá se jako průměr přes všechny body:

[ sMAPE = \frac{100%}{n} \sum_{t=1}^n \frac{|F_t - A_t|}{(|A_t| + |F_t|)/2} ]

kde (F_t) je předpověď, (A_t) je skutečná hodnota.

Výhody sMAPE:

• Normalizuje chybu, činí ji relativní a symetrickou vzhledem k předpovědi a skutečné hodnotě.
• Vyhýbá se dělení nulou, protože jmenovatel je součet absolutních hodnot.

Problémy sMAPE:

• Pokud jsou skutečné a předpovězené hodnoty velmi malé, jmenovatel se blíží nule, což může vést k velkým chybám.
• Není vždy intuitivní kvůli dělení průměrem absolutních hodnot.
• Může dávat nadhodnocené chyby u nulových nebo téměř nulových hodnot.

Kvůli těmto problémům se někdy používají alternativy, například MAPE s korekcemi nebo jiné metriky odolnější vůči nulovým hodnotám.