Was ist sMAPE und was sind seine Probleme?

sMAPE (Symmetrischer Mittlerer Absoluter Prozentfehler) ist eine Metrik zur Bewertung der Prognosegenauigkeit, insbesondere bei Zeitreihenvorhersagen. Sie wird als Durchschnitt aller Punkte berechnet:

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

wobei (F_t) die Prognose ist, (A_t) der tatsächliche Wert.

Vorteile von sMAPE:

• Normalisiert den Fehler, macht ihn relativ und symmetrisch in Bezug auf Prognose und Ist-Wert.
• Vermeidet Division durch Null, da der Nenner die Summe der absoluten Werte ist.

Probleme von sMAPE:

• Bei sehr kleinen Werten von Ist- und Prognosewerten nähert sich der Nenner Null an, was zu großen Fehlern führen kann.
• Ist nicht immer intuitiv verständlich aufgrund der Division durch den Durchschnitt der absoluten Werte.
• Kann überhöhte Fehler bei Null- oder Nahe-Null-Werten liefern.

Aufgrund dieser Probleme werden manchmal Alternativen verwendet, z.B. MAPE mit Korrekturen oder andere Metriken, die robuster gegenüber Nullwerten sind.