რა არის sMAPE და რა პრობლემები აქვს?

sMAPE (სინეთრიული საშუალო აბსოლუტური პროცენტული შეცდომა) არის მეტрика პროგნოზების სიზუსტის შეფასებისთვის, განსაკუთრებით დროის სერიის ამოცანებში. ის ითვლება ყველა წერტილის საშუალოდ:

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

სადაც (F_t) არის პროგნოზი, (A_t) — ფაქტობრივი მნიშვნელობა.

sMAPE-ის უპირატესობები:

• ნორმალიზებს შეცდომას, ხდის მას ურთიერთობით და სიმეტრიულად პროგნოზსა და ფაქტობრივ მნიშვნელობას შორის.
• თავიდან აცილებს ნულზე გაყოფას, რადგან გამყოფი არის აბსოლუტური მნიშვნელობების ჯამი.

sMAPE-ის პრობლემები:

• როდესაც ფაქტობრივი და პროგნოზირებული მნიშვნელობები ძალიან მცირეა, გამყოფი ახლოვდება ნულს, რაც შეიძლება გამოიწვიოს დიდი შეცდომები.
• ყოველთვის არ არის ინტუიციურად გასაგები, რადგან გაყოფა ხდება აბსოლუტური მნიშვნელობების საშუალოზე.
• შეიძლება გამოიწვიოს გადამეტებული შეცდომები ნულოვანი ან ახლოს ნულთან მნიშვნელობებზე.

ამ პრობლემების გამო, ზოგჯერ გამოიყენება ალტერნატიული მეთოდები, მაგალითად, კორექტირებებით MAPE ან სხვა მეტრიკები, რომლებიც უფრო მდგრადია ნულოვანი მნიშვნელობების მიმართ.