对称平均绝对误差百分比smape

对称平均绝对误差百分比（SMAPE）是一种衡量预测值与实际值之间误差的指标。它是对称的，因为它考虑了实际值和预测值之间的差异，同时也考虑了它们的平均值。SMAPE的计算公式为：SMAPE = (1/n) * Σ(|F_t - A_t| / ((|A_t| + |F_t|)/2)) * 100%，其中n是时间序列的长度，F_t是预测值，A_t是实际值。SMAPE的值在0到200之间，值越小表示预测误差越小。

引用提到的对称平均绝对百分比误差（Symmetric Mean Absolute Percentage Error）与SMAPE是同一个指标，只是名称不同。引用中的例子展示了如何使用smape函数计算数据集的SMAPE值。

相关问题

对称平均绝对百分比误差（SMAPE）

对称平均绝对百分比误差（SMAPE）是一种常用的评估预测模型准确性的指标，特别适用于表示真实值为零或非常小的情况。

SMAPE的计算公式如下：

$SMAPE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \frac{|F_i - A_i|}{( |F_i|+|A_i|)/2} \times 100\%$

其中，$F_i$表示模型预测的值，$A_i$表示真实值，$n$表示样本数量。

SMAPE的取值范围是0%到200%，越小越好，当SMAPE等于0%时，表示预测值和真实值完全一致；当SMAPE等于200%时，表示预测值和真实值相差极大。

时间序列预测误差_时间序列-误差指标

时间序列预测误差可以使用多种误差指标进行评估，下面列举几种常用的误差指标：

1. 均方根误差（RMSE）：衡量预测值和真实值之间的差异程度，RMSE越小表示预测效果越好。
2. 平均绝对误差（MAE）：衡量预测值和真实值之间的绝对差异程度，MAE越小表示预测效果越好。
3. 平均绝对百分比误差（MAPE）：衡量预测值和真实值之间的百分比差异程度，MAPE越小表示预测效果越好。
4. 对称平均绝对百分比误差（SMAPE）：衡量预测值和真实值之间的对称百分比差异程度，SMAPE越小表示预测效果越好。

需要注意的是，不同的误差指标适用于不同的预测场景，需要根据具体情况选择合适的指标进行评估。