200405梧桐 2022-03-19

實際上是這樣的，預測準確率，一般來講有兩種演算法，一種是1-誤差絕對值/預測，一種是1-誤差絕對值/實績。兩種演算法針對的目標和目的不一樣，第一種是偏向於銷售目標的達成，就是說盡可能的銷售到我計劃要賣的梳理。第二種是儘可能的猜測實際市場的需求是什麼樣的。兩種的使用場景和側重點有所不同。

那麼回到你的問題，對於分母是0的情況，我們怎麼辦。一般情況在大多數的企業當中，把這種情況的預測準確率視為0。因為在現實世界中，邏輯上講並不存在負數的情況。如果偏差很大，我們就認為他是“完全不準的”，但是對於偏差小的，我們認為他是有點兒準的，並給他計算了他有多準。也就是說預測準確率本身，我們只將他預測準的情況進行了量化，而沒有對預測完全不準的情況進行量化。因為如果要把預測完全不準的情況進行量化，這就是從0到負無窮的一個區間。那麼在分母為0的情況下，我們就可以認為準確率=1-一個無窮大的數，自然這個準確率就是負無窮的。我們就只是給他定性為“完全不準”，給他的準確率賦值就是0。望採納