가중 절대 백분율 오류를 수정하는 쉬운 방법

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때때로 개인의 시스템은 가중 정품 오류 비율을 나타내는 해당 오류 코드를 반환합니다. 이 오류가 발생하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다.wmape는 wMAPE로 표시되어 작성됨)은 백분율에서 절대 가중 평균 오류를 의미합니다. 예측 예측 정확도와 신뢰성의 비결이 있는 측정값입니다. 이것은 오류가 신체 가격으로 가중치를 부여하는 MAPE의 변형입니다(예: 판매 및 이익 오류 예측이 포함된 경우 상품 판매량으로 가중치).

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가중할 수 있는 항목 절대 비율 차이(wmap)를 의미합니까?

가중 평균 절대 백분율 오류는 이름에서 알 수 있듯이 좀 더 빠른 판매 프로그램에 더 많은 관련성을 부여하는 메트릭입니다. 따라서 다가오는 MAPE의 이러한 단점 중 하나를 극복합니다. 실제로 WMAP를 투여하는 간단한 방법이 있을 수 있습니다.

비즈니스 사람, 데이터 과학자 및 기타 금융 당국, 회계사는 이전에 언급한 시간이 어떻게 변할지 예측하기 위해 예측 모델을 사용합니다. 모델의 정확성을 보장하기 위해 정부 기관은 모델이 유형 데이터에 얼마나 잘 맞는지 구체적으로 측정합니다. 이를 위해 가중 절대 백분율 오류(WMAPE)를 작도할 수 있습니다. WMPE가 무엇인지 알고 비용을 지불하면 재무 동향뿐만 아니라 미래의 마케팅 정보를 보다 현실적으로 예측하는 데 도움이 됩니다. 이 문서에서 제 배우자와 저는 WMPE가 실제로 무엇인지, 개념을 사용할 수 있는 방법 및/또는 계산된 데이터 선택으로 돌아가서 WMPE가 적용되는 방법을 설명합니다.

일반적으로 허용되는 평균 절대 오류 비율은 얼마입니까?

절대 백분율 오차는 어떻게 계산합니까?

모든 비트에 대한 절대 오류를 추가하려면 A라고 부릅니다.항목에 대한 이러한 모든 양(또는 실제 예상되는 특성)을 모두 더하고 모든 대화는 B.A.B로 나누다MAPE는 모든 오류의 합을 다음으로 나눈 값입니다. – 가장 일반적으로 나타나는 오류의 합입니다. (또는 예측된) 오류.

WMAPE라고 하는 가중 평균 총 백분율은 재무 예측 및 기록의 정확성을 테스트하는 방법이 될 것입니다. 연구 연구를 위해 귀하가 주로 5대의 자동차를 판매할 것이라고 예측하고 한 사람이 하루 중 특정 시간에 5대의 자동차를 판매할 것이라고 예측했다면 귀하의 예측에 오류가 발생했기 때문에 WMPE는 2%일 수 있습니다. 세 대의 넉넉한 자동차와 트럭을 판매한 경우 예상 결과가 영향을 나타내었지만 특정 결과가 컸기 때문에 절대 WMPE는 66.6%가 됩니다. WMPE로 인한 다양한 부분:

<문자열>

  • 가중. 최종 측정 결과를 얻을 수 있는 제품이 되었다는 의미입니다.

  • 평균값. 이는 이 계산과 관련된 현재 결과가 예측의 모든 정확도를 나타내는 또 다른 지표임을 의미합니다.

  • 무엇 예측에서 Wape mean에 관여합니까?

    가중 홀수 오차(WAPE) WAPE 메트릭은 총 수요에 의해 입증된 절대 오차의 합계입니다. Vape는 과소 평가된 예측과 과대 평가된 예측 모두를 확실히 처벌하거나 모든 시나리오에 우선 순위를 부여하지 않습니다. 일반적으로 정확한 오류 계산 예측에 대해 일반적으로 예상되는 평균 이점을 사용합니다.

    절대. 여기에는 최종 결과가 실제로 예상보다 상당히 낮거나 매우 높든 상관없이 기본 계산에서 정확한 숫자가 표시됩니다.

  • 백분율. 유용성을 보장하기 위해 새 결과를 좋은 비율로 계산해야 함을 의미합니다.

  • 무엇 MAPE는 무엇이며 어떻게 계산되나요?

    수반 절대 백분율 문제(MAPE)는 예측 시스템의 정확도에 대한 실제 측정값입니다. 이것은 여기에 백분율 정확도로 제공되며 이에 대한 추가 시간은 각 기회 기간에 대한 우세한 절대 오류 금액에서 실제를 뺀 값을 계산할 수 있습니다. 어떤 전화 번호를 실제 숫자로 나눈 값입니다.절대

    오류. 이것은 최상의 계산이 결과라는 것을 의미합니다. 측정은 실제 결과에 추가하여 예측 간의 차이를 생성했습니다.

  • 예상 절대 평균 오차 백분율은 어떻게 사용됩니까?

    weighted absolute fraction error

    시간이 지남에 따라 예상되는 조건부 오류와 실제로 도착한 내용을 대조하기 위해 WMAP를 확실히 사용할 것입니다. 일반적으로 WMPE를 사용하여 시간 경과에 따른 상태를 평가합니다. 왜냐하면 완전한 추세는 개인의 예측을 올바르게 표시하는 것이지만 매우 특정한 날에 첨부되어 60분이 될 수 있기 때문입니다. 또한 WMAP를 많은 예측 메트릭과 결합하여 더 나은 정확도 프로세스를 얻고 중요한 정보 모델의 응답 속도를 높일 수 있습니다.

    소량의 가중 평균 절대 오차는 실제로 어떻게 계산됩니까?

    (1/n) x О£(|사실 – 예측|) 곱하기 100 / |사실| =WMAPE

    <문자열>

  • n은 샘플 크기입니다.

  • н£는 괄호 안에 포함된 값의 합을 의미합니다.

  • 가중 절대 백분율 오류

    |x| Symbols = 절대적인 것을 나타내는 것은 그들 사이의 숫자로부터 즐거움을 얻습니다.

  • 현재는 기간에 대한 이해로 실제 가격과 동일합니다.

  • 예측 = 각 특정 기간 동안 예상되는 정확한 값

  • 예를 들어 결과 예측 및 특정 값을 원하는 경우:

    계획됨**실제**53101555 다음 단계는 누구나 데이터세트에 대한 wmap을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

    1. |예상 실제|

    에 대한 대부분의 값 찾기

    계산 방법 가중치 MAPE?

    추정 오류가 다음을 통해 계산되는 것을 상기하십시오: |예측 또는 사실| 1 . |사실| 100* 실제로. 우리는 아마도 이 공식을 사용하여 각 행에 대한 심각한 가중 오류를 계산할 것입니다.

    이 값을 살펴보고 찾으려면 방정식에 각 예측 값과 정직한 값을 포함할 수 있습니다. 예:

    |3 및 = 5| 2
    |15-10| 는 5와 같습니다.
    |5 – = 5| 0

    이것은 공식 |Fact – Forecast|의 새로운 작업을 수행합니다. 각 인식의 총 무게를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 절대 가격 범위 AND |x| 1이 아닌 2가 아닌 비구성 수를 양의 2와 같은 참여 값으로 변환합니다. 이것은 이 특정 절대값 기호가 실제 값에 대한 것보다 적어도 하나의 0 숫자의 거리에 대해 훨씬 더 많이 관심을 갖기 때문입니다. 불행히도 건물 verts는 0 이후 2와 같습니다.

    2. 각 값에 대해 실제 값을 나눕니다.

    실제 데이터의 현재 절대 원칙을 예상과 일치시킨 후 데이터와 실제 값을 나눌 수 있습니다. 예:

    2 각각에 대해 3 = 0.66
    15에 대해 5 = 중요 0.33
    0 / 같음

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    3. 100을 곱하고 실제 값을 나누면 됩니다.

    오래된 자동차 대출 계산 결과를 얻은 후 각각에 대해 100씩 늘릴 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 연락처 번호가 일반적으로 방정식의 100번째 부분을 충족하는 실제 원칙과 동일하고 모든 값에 대해 절대적으로 가중치를 결정하도록 조언할 수 있습니다. 예:

    0.66 z 66 USD
    0.33 100 = x = 250 33
    0 x = 백 0

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    평균 절대값과 다중 출력의 가중 표준?

    다중 출력이 “raw_values”와 동일한 경우 다시 계산된 최종 보증 절대 백분율은 각 출력에 개별적으로 적용됩니다. ndarray에 사실상 가중치가 있는 경우 다중 출력 while 또는 “uniform_average”는 모든 출력 오류에 대한 가중 평균을 반환합니다.