Czym jest sMAPE i jakie są jego problemy?

sMAPE (Symetryczny Średni Błąd Absolutny w Procentach) to miara służąca do oceny dokładności prognoz, szczególnie w zadaniach z szeregami czasowymi. Oblicza się ją jako średnią ze wszystkich punktów:

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

gdzie (F_t) to prognoza, a (A_t) to wartość rzeczywista.

Zalety sMAPE:

• Normalizuje błąd, czyniąc go względnym i symetrycznym względem prognozy i wartości rzeczywistej.
• Unika dzielenia przez zero, ponieważ mianownik to suma wartości bezwzględnych.

Problemy sMAPE:

• Gdy wartości rzeczywiste i prognozy są bardzo małe, mianownik zbliża się do zera, co może prowadzić do dużych błędów.
• Nie zawsze jest intuicyjnie zrozumiały z powodu dzielenia przez średnią wartości bezwzględnych.
• Może generować zawyżone błędy przy wartościach zerowych lub bliskich zeru.

Z powodu tych problemów czasami stosuje się alternatywy, takie jak MAPE z korektami lub inne metryki bardziej odporne na wartości zerowe.