Un Modo Semplice Per Correggere Gli Errori Di Percentuale Assoluta Ponderata

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A volte il tuo PC restituisce un codice di errore che suggerisce una percentuale di errore genuino ponderato. Possono essere presenti molte funzioni per il verificarsi di questo errore.wmape è stato scritto come wMAPE) indica l’errore medio ponderato più critico in percentuale. È una misura dell’incognita dell’accuratezza della previsione della previsione. Questa è ora una variante di MAPE in cui gli slittamenti sono ponderati in base ai prezzi effettivamente richiesti (ad esempio, se le previsioni di errore di vendita sono davvero incluse, ponderate in base al volume delle vendite).

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Cos’è la garanzia ponderata errore percentuale assoluto (wmape)?

L’errore percentuale medio ponderato assoluto è, come suggerisce il nome legale, una metrica che offre alle persone maggiore rilevanza per programmi di vendita di case più rapidi. in tal modo, supera quella relativa a queste carenze di potenziali MAPE. Potrebbe esserci un concetto molto semplice per dosare WMAPE.

Gli uomini d’affari, i dati potrebbero e altri analisti finanziari e una società di contabilità utilizzano modelli predittivi per prevedere esattamente come cambieranno le cose nel tempo. Per garantire l’accuratezza dei loro esempi, le agenzie governative misurano quanto un nuovo modello si adatti ai dati effettivi. Per fare ciò, un’azienda può pianificare l’errore percentuale assoluto ponderato e WMAPE. Sapere in cosa consiste WMAPE lavorare come una matematica ti aiuterà a fare previsioni più accurate create da future informazioni di marketing e gusti finanziari. In questo documento spieghiamo le cose che WMAPE è in realtà, come puoi utilizzare il concetto ed esploriamo i suggerimenti che WMAPE viene applicato a una gamma di prodotti di dati calcolati.

Qual ​​è la percentuale media generalmente accettata di errore assoluto?

Come si calcola l’errore di pagamento assoluto?

aggiungi errori assoluti di tutti quando bit, chiamalo A.Somma la maggior parte di queste quantità (o caratteristiche effettivamente richieste) per gli articoli, tutti lo chiamano B.A.dividere per BMAPE è la somma di tutti gli errori divisa per il grado degli errori più recenti (o previsti).

Denominata WMAPE, la percentuale media totale calcolata è un corso per testare l’accuratezza delle previsioni e dei record dei prestiti rispetto ai risultati misurabili, o forse veri, per il particolare campione. Se, ad esempio, richiedessi di vendere normalmente nove auto e di distribuire cinque auto a quell’ora in un giorno connesso, il tuo WMAPE sarebbe più del 2% perché la tua previsione contiene errori. Se vendessi tre grandi auto e semplicemente camion, il tuo WMAPE assoluto a volte sarebbe del 66,6% perché la previsione indicava un forte impatto ma il risultato effettivo era considerato grande. Varie parti di WMAPE:

  • Ponderato. Ciò significa che esiste una soluzione su cui calcolare i risultati della misurazione del terminale.

  • Valore medio. Ciò significa che il risultato attuale di questi calcoli è un altro indicatore dell’affidabilità delle tue previsioni.

  • Cosa Wape è coinvolto nella previsione?

    Weighted Odd Error (WAPE) La metrica WAPE è la somma dell’errore assoluto riflesso dalla domanda di blend. Lo svapo punisce allo stesso modo le previsioni trascurate e sopravvalutate e semplicemente non dà la preferenza a nessuno di uno scenario particolare. Utilizziamo il vantaggio in gran parte preponderante atteso per le distinte previsioni di calcolo dell’errore.

    Assoluto. Ciò significa che, a seconda che il risultato fosse in precedenza significativamente inferiore o superiore a quello atteso, il calcolo preferito fornisce il numero altamente accurato.

  • Percentuale. Si tratta di significa che il tuo risultato può essere calcolato come percentuale per garantire l’usabilità.

  • Cosa è MAPE e le modalità di calcolo?

    Il problema medio assoluto dispari (MAPE) è una misura relativa all’accuratezza di un fisico previsionale. Ciò fornisce questo in percentuale di affidabilità e, in aggiunta a ciò, una percentuale di errore assoluta prevalente per lo stesso periodo di opportunità meno l’effettivo ha la capacità di essere calcolata Quali numeri divisi per i numeri effettivi.assoluto

    Errore. Ciò significa che la maggior parte del miglior calcolo è il risultato diretto, una misura creata tra l’effetto tra la tua previsione e il risultato autentico.

  • Come viene utilizzata la percentuale di errore medio assoluto previsto?

    errore percentuale assoluto ponderato

    Utilizzerai completamente WMAPE per confrontare l’errore dipendente delle loro previsioni sul tempo libero disponibile e ciò che accade effettivamente. In genere, le tue esigenze utilizzano WMAPE per confrontare gli stati nel tempo perché la tendenza generale spesso è che mostra le tue previsioni in modo professionale, ma è legato al nuovo giorno molto specifico o 60 minuti. Puoi anche utilizzare WMAPE solo in combinazione con altre metriche predittive sul mercato per avere un’idea migliore creata dall’accuratezza e quindi dalla velocità e dalla risposta dei tuoi modelli di dati.

    Come viene effettivamente calcolato l’errore assoluto medio ponderato di una piccola quantità?

    (1/n) x О£(|Fatto – Previsione|) volte cento / |Fatto| =WMAPE

  • n è uguale alla dimensione della routine

  • н£ indica la somma dell’etica contenuta tra parentesi

  • errore percentuale assoluto ponderato

    |x| Simboli equivale a rappresentare il valore assoluto delle figure spesso tra di loro

  • Corrente = importo effettivo di denaro per il periodo specificato

  • Previsione = valore definitivo previsto in un periodo speciale

  • Ad esempio, se hai i valori di arrivo previsti e effettivi:

    Pianificato**Attuale**53101555 Seguire i passaggi può aiutarti a individuare wmape per il tuo set di dati:

    1. Trova la maggior parte dei valori per |previsto effettivo|

    Come si calcola MAPE ponderato?

    Ricordiamo che l’errore creduto è calcolato come segue: |previsione o forse fatto| * |in realtà| 100* rigorosamente. Probabilmente useremo questo medicinale per calcolare l’errore misurato effettivo per ogni riga.

    Per cercare di scoprire questi valori, puoi includere sia il valore previsto che il valore effettivo rispetto all’equazione. Ad esempio:

    |3 e implica 5| 2
    |15-10| = 5
    |5 – implica 5| 0

    Questo esegue il compito della formula |Fatto – Previsione| inoltre può aiutarti a calcolare il peso dettagliato di ciascun valore. È senza dubbio degno di nota che i simboli di alcuni della fascia di prezzo assoluta AND |x| indica il numero non costruttivo due a un buon valore partecipativo solido con un doppio positivo. Questo perché un particolare simbolo di valore vero si preoccupa molto più o meno della distanza di un numero simile a zero rispetto al loro valore effettivo. L’edificio s, sfortunatamente, potrebbe essere descritto come uguale a due da zero.

    2. Per ogni valore, dividere il valore effettivo per quale

    Dopo aver abbinato tutti i valori assoluti attuali dei dati effettivi con la previsione, dividerai sicuramente i dati per un determinato valore. Ad esempio:

    2 3 / equivale a 0,66
    5 per 15 = 5 0,33
    0 equivale a 0

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  • Passaggio 2: apri il programma e fai clic su "Scansione"
  • Passaggio 3: fai clic su "Ripara" per avviare il processo di ripristino

  • Questo soddisfa la parte iniziale dell’equazione /|Real|. Tutti i risultati sono calcolati e preziosi considerando il fatto che vengono sfruttati tutti i simboli di valore assoluto. Questo servizio ti consente di analizzare quanto peso viene applicato a ciascun valore del tuo set di consigli professionali.

    3. Moltiplicando 100 e dividi solo il valore effettivo

    Dopo aver ottenuto questi risultati particolari dei tuoi precedenti calcoli sui soldi dell’auto, puoi moltiplicarli per 100 per ciascuno. Ciò garantisce che tutti i tuoi numeri siano nuovi come i valori reali, che di solito soddisfa la centesima parte dell’equazione di una persona e può aiutarti a prendere una decisione sul peso di una sorta di valore. Ad esempio:

    0,66 x 66 USD
    0,33 100 = x = 200 33
    0 x = 100 0

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    Qual ​​è la differenza tra lead to media assoluta e pesata da multioutput?

    Se il multioutput è uguale al ritorno a “raw_values”, la piccola quantità assoluta media finale ricalcolata dell’errore si applica a ogni output separatamente. Multioutput se o eventualmente un “uniform_average” se ndarray ha un peso, ricavi la media ponderata di tutti gli errori dei risultati.