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Actualizado el 19 de octubre de 2021, por Luis Benites.
¿Qué es el error relativo absoluto?
El error absoluto relativo (RAE) es una forma de medir el rendimiento de un modelo predictivo. Se utiliza principalmente en el aprendizaje automático, la minería de datos y la gestión de operaciones. RAE no debe confundirse con el error relativo , que es una medida general de precisión o exactitud para instrumentos como relojes, reglas o balanzas.
El Error Absoluto Relativo se expresa como una razón, comparando un error medio ( residual ) con los errores producidos por un modelo trivial o ingenuo. Un modelo razonable (uno que produce resultados mejores que un modelo trivial) dará como resultado una relación menor que uno.
La primera versión de la U de Thiel, denominada “U1”, es una medida de la precisión de los pronósticos, que compara las ganancias reales (A) con las ganancias previstas (P).
Uno de los primeros RAE es la U de Thiel , una relación que es una medida de la precisión del pronóstico (Theil, 1958, pp 31-42) o de la calidad del pronóstico (Theil, 1966, capítulo 2).
Ejemplo de gestión de operaciones
En la gestión de operaciones, RAE es una métrica que compara el error de pronóstico real con el error de pronóstico de un modelo simplista (ingenuo). Como fórmula, se define (Hill, 2012) como:
RAE = media del valor absoluto de los errores de pronóstico reales / media de los valores absolutos de los errores de pronóstico del modelo ingenuo.
Un buen modelo de pronóstico producirá una relación cercana a cero; Un modelo pobre (uno que es peor que el modelo ingenuo) producirá una proporción mayor que uno.
Referencias
Cichosz, P. (2014). Algoritmos de minería de datos: explicados con R. John Wiley and Sons.
Colina, A. (2012). La enciclopedia de la gestión de operaciones: manual de campo y glosario de términos y conceptos de gestión de operaciones. Prensa FT.
Theil, H. (1958), Previsiones económicas y política. Ámsterdam: Holanda Septentrional.
Thiel, H. (1966), Previsión económica aplicada. Chicago: Rand McNally.
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