🧮 Ошибка ≠ провал: как читать прогнозы правильно

В прогнозировании спроса важно не только «попасть в цель», но и понять, почему модель ошибается. Ошибка - это сигнал, а не приговор.

📊 Основные метрики MAE (Mean Absolute Error)

• Показывает среднее отклонение прогноза от факта.
• Простая интерпретация, одинаково учитывает все ошибки.
• Подходит, когда важна средняя точность.

RMSE (Root Mean Squared Error)

• Усиливает влияние крупных промахов.
• Хорошо выявляет редкие, но критичные ошибки.
• Используется, когда важно избегать больших провалов.

MAPE (Mean Absolute Percentage Error)

• Ошибка в процентах, легко объяснить бизнесу.
• Удобно сравнивать разные товары и сегменты.
• Некорректен при нулевых или очень малых фактах.

👉 Чем меньше значения этих метрик, тем точнее модель. Но выбор зависит от контекста:

• если критичны крупные ошибки - смотрим на RMSE,
• если важна средняя стабильность - MAE,
• если нужна понятная бизнес‑интерпретация - MAPE.

📖 Подробнее о выборе метрик качества в задачах прогнозирования спроса в статье Datanomics.

📌 Следите за нашим каналом — разберём реальные кейсы и поделимся выводами, которые помогут бизнесу принимать взвешенные решения в сфере Data & AI.