Содержание
MAE и RMSE прогноза продаж: найдите влияние крупных ошибок
При выборе прогноза закупки две модели могут поменяться местами в рейтинге, если заменить MAE на RMSE. До пересчёта заказа выясните, какие ошибки сильнее повлияли на оценку. Этот разбор подходит для сравнения прогнозов одного SKU в одинаковых единицах.
Что именно измеряют показатели
Пусть факт продаж за период равен y, сохранённый заранее прогноз равен f, а ошибка e = y − f.
- MAE = сумма |e| / n.
- RMSE = квадратный корень из (сумма e² / n).
Здесь n означает число сопоставленных периодов. Обе метрики выражены в единицах исходного ряда. Возведение ошибки в квадрат в RMSE усиливает влияние крупных отклонений. Формулы и различия метрик разобраны в учебнике Hyndman и Athanasopoulos.
Подготовьте сопоставимые строки
Соберите таблицу: SKU, дата периода, факт, прогноз модели A, прогноз модели B. Для каждой модели добавьте столбцы e, |e| и e². Используйте один набор дат и один горизонт: сравнение прогноза на завтра с прогнозом на месяц вперёд не отвечает на вопрос о лучшей модели.
Отдельно отметьте периоды отсутствия товара и изменения единиц учёта. Решите до расчёта, оцениваете вы прогноз наблюдаемых продаж или другую целевую величину. Не подставляйте предполагаемый потерянный спрос вместо факта без отдельного метода его оценки.
Если прогноз для строки отсутствует, не заменяйте пустоту нулём. Найдите исходный сохранённый план либо исключите строку из обеих моделей и запишите причину. Иначе модели будут проверены на разных данных.
Найдите вклад крупных ошибок
Посчитайте MAE и RMSE для каждой модели. Затем отсортируйте строки по e² от большего к меньшему. Посмотрите, какие периоды сформировали основную сумму квадратов: это конкретные кандидаты для проверки первичных данных.
| Что нашли | Следующее действие |
|---|---|
| Ошибка в факте или единицах | Исправить источник и пересчитать обе модели |
| Реальная акция или крупный заказ | Сохранить наблюдение, проверить учёт события в прогнозе |
| Неизвестная причина отклонения | Сохранить строку и назначить проверку, не удалять ради рейтинга |
| Разные даты у моделей | Восстановить общий набор сравнения |
Повторный расчёт без отмеченных периодов можно использовать как диагностику чувствительности. Подпишите его отдельно и сохраните полный результат: улучшенный показатель после удаления трудных дней ещё не доказывает улучшение прогноза.
Как принять решение
Если MAE ниже у одной модели, а RMSE у другой, зафиксируйте расхождение и изучите крупнейшие ошибки до выбора. Согласуйте, насколько критичны крупные промахи для вашей закупки. Ни одна из этих симметричных метрик сама по себе не различает стоимость дефицита и излишка.
Итог проверки: общая таблица периодов, две пары показателей и список событий, объясняющих различия. Сохраните её вместе с версиями прогнозов. Не переносите оценку одного SKU на весь ассортимент без отдельного сравнения.
Комментарии 0