Was ist: Mittlerer absoluter prozentualer Fehler (MAPE)

Was ist der mittlere absolute prozentuale Fehler (MAPE)?

Der mittlere absolute prozentuale Fehler (MAPE) ist eine weit verbreitete Metrik in der Statistik, Datenanalyseund Datenwissenschaft zur Messung der Genauigkeit von Prognosemodellen. Es quantifiziert den Vorhersagefehler als Prozentsatz und bietet ein klares und interpretierbares Maß dafür, wie weit Vorhersagen von tatsächlichen Werten abweichen. MAPE ist besonders nützlich, da es einen einfachen Vergleich zwischen verschiedenen Datensätzen und Modellen ermöglicht, was es zu einer beliebten Wahl unter Datenanalysten und Wissenschaftlern bei der Bewertung der Modellleistung macht.

Wie wird MAPE berechnet?

Die Berechnung von MAPE erfolgt mithilfe einer einfachen Formel, die die absoluten Differenzen zwischen den tatsächlichen Werten und den prognostizierten Werten nimmt, diese Differenzen durch die tatsächlichen Werte dividiert und dann den Durchschnitt der Ergebnisse berechnet. Die Formel kann wie folgt ausgedrückt werden:

[ MAPE = frac{1}{n} sum_{t=1}^{n} links| frac{A_t – F_t}{A_t} rechts| mal 100 ]

wobei (A_t) den tatsächlichen Wert, (F_t) den prognostizierten Wert und (n) die Anzahl der Beobachtungen darstellt. Diese Formel erfasst effektiv das Ausmaß der Fehler im Verhältnis zu den tatsächlichen Werten und ermöglicht eine prozentuale Interpretation der Prognosegenauigkeit.

Eigenschaften von MAPE

Eines der bestimmenden Merkmale von MAPE ist seine Skalenunabhängigkeit. Da MAPE Fehler als Prozentsatz ausdrückt, kann es auf Datensätze mit unterschiedlichen Einheiten und Skalen angewendet werden, was es zu einem vielseitigen Werkzeug im Arsenal von Datenanalysten macht. Darüber hinaus ist MAPE leicht zu interpretieren; ein MAPE von 10 % bedeutet, dass die Prognosen im Durchschnitt um 10 % von den tatsächlichen Werten abweichen. Diese Interpretierbarkeit ist entscheidend für Stakeholder, die möglicherweise keinen technischen Hintergrund haben, aber die Modellleistung verstehen müssen.

Vorteile der Verwendung von MAPE

MAPE bietet mehrere Vorteile, die es zur bevorzugten Wahl für die Bewertung der Prognosegenauigkeit machen. Erstens ermöglicht sein prozentualer Charakter einen unkomplizierten Vergleich zwischen verschiedenen Modellen oder Datensätzen. Zweitens reagiert MAPE empfindlich auf große Fehler, was insbesondere in Bereichen wichtig sein kann, in denen Genauigkeit von entscheidender Bedeutung ist. Darüber hinaus erfordert MAPE keine Annahme einer Normalität in der Fehlerverteilung, sodass es in einer Vielzahl von Szenarien anwendbar ist, einschließlich solcher mit verzerrten Daten.

Einschränkungen von MAPE

Trotz seiner Vorteile weist MAPE Einschränkungen auf, die Benutzer kennen sollten. Ein wesentlicher Nachteil besteht darin, dass MAPE undefiniert oder irreführend sein kann, wenn die tatsächlichen Werte Null oder sehr nahe bei Null liegen, da dies zu Division durch Null oder aufgeblähten Prozentfehlern führt. Darüber hinaus neigt MAPE dazu, Unterschätzungen im Vergleich zu Überschätzungen unverhältnismäßig zu bestrafen, was die wahrgenommene Genauigkeit eines Prognosemodells verzerren kann. Daher ist es wichtig, diese Einschränkungen bei der Interpretation von MAPE-Ergebnissen zu berücksichtigen.

Anwendungen von MAPE in der Datenwissenschaft

MAPE wird in zahlreichen Branchen und Anwendungen eingesetzt, darunter im Finanzwesen, im Supply Chain Management und bei der Nachfrageprognose. Im Finanzwesen kann MAPE dabei helfen, die Genauigkeit von Aktienkursprognosen zu beurteilen, während es im Supply Chain Management zur Bewertung von Bestandsprognosen verwendet werden kann. Datenwissenschaftler nutzen MAPE häufig, um die Leistung verschiedener Prognosemodelle zu vergleichen und so das genaueste Modell für ihren spezifischen Anwendungsfall auszuwählen.

Vergleich mit anderen Fehlermetriken

Bei der Bewertung der Prognosegenauigkeit wird MAPE häufig mit anderen Fehlermetriken wie dem mittleren absoluten Fehler (MAE) und dem mittleren quadratischen Fehler (RMSE) verglichen. Während MAE einen einfachen Durchschnitt der absoluten Fehler liefert, drückt es diese Fehler nicht in Prozent aus, was die Interpretierbarkeit einschränken kann. RMSE hingegen gewichtet größere Fehler stärker, da es Differenzen quadriert, was in einigen Kontexten von Vorteil sein kann, aber die Gesamtgenauigkeit beeinträchtigen kann. Jede Metrik hat ihre Stärken und Schwächen, und die Wahl der zu verwendenden Metrik hängt oft von den spezifischen Anforderungen der Analyse ab.

Bewährte Vorgehensweisen für die Verwendung von MAPE

Um MAPE bei Prognoseauswertungen effektiv zu nutzen, ist es wichtig, bewährte Methoden zu befolgen. Stellen Sie zunächst sicher, dass der Datensatz keine Null- oder nahezu Null-Werte enthält, um undefinierte MAPE-Berechnungen zu vermeiden. Erwägen Sie zweitens die Verwendung von MAPE in Verbindung mit anderen Fehlermetriken, um ein umfassendes Verständnis der Modellleistung zu erlangen. Und schließlich interpretieren Sie MAPE-Ergebnisse immer im Kontext der spezifischen Anwendung und der Industriestandards, da akzeptable MAPE-Schwellenwerte in verschiedenen Bereichen erheblich variieren können.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der mittlere absolute prozentuale Fehler (MAPE) eine wertvolle Metrik zur Beurteilung der Genauigkeit von Prognosemodellen in Statistik, Datenanalyse und Datenwissenschaft ist. Sein prozentualer Charakter, seine einfache Interpretation und seine Anwendbarkeit auf verschiedene Datensätze machen ihn zu einer beliebten Wahl unter Datenexperten. Benutzer müssen sich jedoch seiner Einschränkungen bewusst sein und ergänzende Metriken in Betracht ziehen, um eine umfassende Bewertung der Prognoseleistung sicherzustellen.