Uma Maneira Fácil De Corrigir Erros De Porcentagem Absoluta Ponderada

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Às vezes, seu sistema definitivamente retornará um código de erro indicando um erro absoluto ponderado real. Pode haver muitas razões para que esse erro ocorra.wmape é literalmente escrito como wMAPE) significa erro médio medido absoluto em porcentagem. É uma medida do segredo dentro da precisão da previsão de previsão. Esta é uma variante real do MAPE onde os erros são tipicamente ponderados pelos preços reais (por algum motivo, se as previsões de erros de vendas estiverem associadas, ponderadas pelo volume de vendas).

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Qual ​​é a média ponderada erro percentual completo (wmape)?

O erro de porcentagem absoluta média ponderada é, como o nome revelou, uma métrica que fornece relevância adicional para técnicas de venda mais rápidas. assim, supera uma dessas deficiências de potenciais MAPEs. Pode haver uma maneira muito simples de realmente dosar o WMAPE.

Empresários, cientistas de dados e outros analistas financeiros e contadores utilizam modelos preditivos para prever como os métodos mudarão ao longo do tempo. Para certificar-se da precisão de seus modelos, u . s. agências medem quão bem a edição se ajusta aos dados reais. Para fazer isso, uma empresa pode plotar seu erro de porcentagem absoluta ponderada atual, ou WMAPE. Saber o que é WMAPE e produzir como uma matemática ajudará alguém a fazer previsões mais precisas de informações de marketing longas e tendências financeiras. Neste documento, explicamos o que o WMAPE realmente é, como você pode ajudar o conceito e exploramos como o WMAPE é aplicado a uma seleção de dados computados.

Qual ​​é a porcentagem média geralmente aceita de erro absoluto?

Como você calcula o erro absoluto de comissão?

adicione erros absolutos de todos para pedaços, chame-o de A.Some todos os motivos por que essas quantidades (ou características reais esperadas) para obter itens, todos chamam de B.A.dividir em BMAPE é a soma de todos os erros divididos pela soma entre os erros mais recentes (ou previstos).

Tempo referido como WMAPE, a porcentagem total razoável ponderada é uma maneira relacionada ao teste da precisão de conjecturas e registros financeiros em relação aos resultados reais ou possivelmente verdadeiros de uma tentativa. Se, por exemplo, você previu quando normalmente venderia cinco vans e venderia vários carros naquela hora do grande dia, seu WMAPE seria de 2%, considerando que sua previsão contém erros. Se a pessoa vendesse três carros grandes e veículos automotores, seu WMAPE absoluto escolheria ser 66,6% porque a previsão indicava uma alteração, mas o resultado real era maior. Várias partes do WMAPE:

  • Ponderado. Isso significa que há um produto diretamente no qual você calcula os resultados estatísticos finais.

  • Valor médio. Isso significa que seu próprio resultado atual desse cálculo definitivamente é outro indicador da precisão relacionada às suas previsões.

  • O que Wape significa ao longo da previsão?

    Erro Odd Ponderado (WAPE) A métrica WAPE é a soma do erro absoluto específico refletido pela demanda agregada do mercado. O Vape pune igualmente tanto as previsões subestimadas quanto as superestimadas e não dá preferência a nenhum dos casos. Usamos o favor médio esperado para as previsões de cálculos de erro exatos.

    Absoluta. Isso significa que, independentemente de o resultado ter sido realmente inferior ou superior ao esperado, o cálculo preferencial fornece o número exato.

  • Porcentagem. Isso significa que seu resultado deve ser calculado como uma porcentagem para ajudar a tornar a usabilidade.

  • O que é MAPE e como foi calculado?

    A porcentagem absoluta média rrssue (MAPE) é uma medida de nossa precisão de um sistema de previsão. Isso fornece a precisão percentual e, além disso, a porcentagem de erro absoluto fundamental para cada período de probabilidade menos o valor real que você deve calcular. Quais números são divididos por algum tipo de número real.

    Erro. Isso significa que o melhor cálculo é o resultado, a medida específica criada entre a diferença em relação à sua previsão e o resultado distinto.

  • Como a porcentagem de erro médio absoluto previsto é usada?

    weighted whole percent error

    Você definitivamente trabalhará no WMAPE para comparar o erro dependente de suas previsões ao longo do tempo com o que realmente acontece. Normalmente, você utiliza o WMAPE para comparar estados sobre instância porque a tendência geral é que ele mostre sua previsão corretamente, enquanto está vinculado a um dia muito específico ou 60 minutos. Você também pode usar o WMAPE em colaboração com outras métricas preditivas para ter uma ideia melhor do detalhamento e, portanto, da velocidade do sistema de seus modelos de dados.

    Como o erro absoluto médio ponderado de uma pequena quantidade é realmente calculado?

    (1/n) c О£(|Fato – Previsão|) vezes 100 ou |Fato| =WMAPE

  • n é igual ao tamanho da amostra

  • н£ técnica a soma da moral contida nos parênteses

  • erro percentual mais crítico ponderado

    |x| Símbolos = apresentando o valor absoluto das estatísticas entre eles

  • Atual = preço real do período especificado

  • Previsão = valor real exato esperado em um determinado período

  • Para cenário, se você tiver os valores necessários e reais resultantes:

    Planejado**Real**53101555 Os processos a seguir podem ajudar você a encontrar wmape em nome de seu conjunto de dados:

    1. Encontre a maioria dos valores para |real previsto|

    Como você se identifica MAPE ponderado?

    Lembre-se de que o erro aproximado é calculado da seguinte forma: |previsão também fato| * |na verdade| 100* na verdade. Provavelmente usaremos essa fórmula para calcular o erro ponderado real por cada linha.

    Para tentar encontrar esse tipo de valor, você pode incluir cada valor previsto e valor real na equação específica. Por exemplo:

    |3 e é igual a 5| 2
    |15-10| = 5
    |5 – significa 5| 0

    Isso cumpre a tarefa de sua fórmula |Fato – Previsão| e pode muito bem ajudá-lo a calcular a carga total de cada valor. Destaca-se que os símbolos da faixa de preço incondicional AND |x| converte o número não construtivo dois mais importante em um valor obtido com um dois positivo. Isso ocorre porque um determinado símbolo de quantidade absoluta se preocupa muito mais com a distância de um número de zoom do que com seu valor respeitável. O edifício s, infelizmente, é comparável a dois de zero.

    2. Para cada valor, divida o valor real pelo qual

    Depois de combinar os valores absolutos atualizados dos arquivos reais do computador com a previsão, você pode compartilhar os dados pelo preço real. Por exemplo:

    2 3 / = 0,66
    5 para trabalhar com 15 = 5 0,33
    0 / equivale a 0

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  • Etapa 1: baixar e instalar o Reimage
  • Etapa 2: abra o programa e clique em "Digitalizar"
  • Etapa 3: clique em "Reparar" para iniciar o processo de restauração

  • Isso satisfaz a primeira seção da equação /|Real|. Todas as listagens são calculadas e valiosas porque cada bit de símbolos de valor absoluto é usado. Este serviço permite que você calcule a forma como o peso é aplicado a ambos os valores do seu conjunto de recomendações.

    3. Multiplique por 100 e apenas divida o valor real

    Depois de obter os benefícios de suas informações de empréstimo de carro anteriores, você pode multiplicá-los por 50.000 para cada um. Isso garante que praticamente todos os seus números sejam os valores reais, que geralmente atendem à 100ª parte da imagem, e podem ajudá-lo a determinar qualquer peso de praticamente qualquer preço de mercado. Por exemplo:

    0,66 x 66 USD
    0,33 120 = x = 250 33
    0 a = 100 0

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    Qual ​​realmente a diferença entre significa muito e média ponderada em multisaída?

    Se como a multisaída for igual a “raw_values”, inquestionavelmente a porcentagem absoluta média final recalculada junto com o erro se aplica a cada resultado separadamente. Multioutput se ou “uniform_average” e se ndarray tiver um peso, retorna toda a média ponderada de todos os erros de resultado.