В чем разница между MAPE и sMAPE

MAPE (Mean Absolute Percentage Error) и sMAPE (Symmetric Mean Absolute Percentage Error) — метрики для оценки ошибок прогнозирования.

MAPE:

• Вычисляется как среднее абсолютных процентных ошибок.
• Формула:
  python

  Копировать

  mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

• Несимметричен: штрафует заниженные прогнозы сильнее, чем завышенные.
• Не работает при нулевых значениях y_true.

sMAPE:

• Симметричная версия MAPE, учитывает ошибку относительно суммы фактического и прогнозируемого значений.
• Формула:
  python

  Копировать

  smape = np.mean(2 * np.abs(y_pred - y_true) / (np.abs(y_true) + np.abs(y_pred))) * 100

• Устраняет асимметрию MAPE, но может давать завышенные ошибки при малых значениях.

Выбор:

• MAPE — если важнее интерпретируемость в процентах.
• sMAPE — если нужна симметричная оценка ошибок.