Für jede stetige Zielvariable:
| <Zielname> | Name der Zielvariable |
| Min | Im Schätzungsdatenset gefundener Minimalwert für die Zielvariable |
| Max | Im Schätzungsdatenset gefundener Maximalwert für die Zielvariable |
| Mittelwert | Mittlerer Zielvariablenwert im Schätzungsdatenset |
| Standardabweichung | Mittlere Distanz zwischen den Zielwerten und dem Mittelwert |
Ein Modell ist eine Kombination aus mindestens jeweils einem Element der folgenden drei Elementtypen:
| Horizontweiter MAPE | Dieser Qualitätsindikator für das Prognosemodell ist der Mittelwert aller über den gesamten Trainingshorizont beobachteten MAPE-Werte. Der Wert 0 zeigt ein perfektes Modell an, während Werte größer als 1 auf Modelle von schlechter Qualität hinweisen. Der Wert 0,09 bedeutet, dass im Modell 91 % des Signals berücksichtigt werden. Das heißt, dass der relative Prognosefehler (das Modellresiduum) 9 % beträgt. MAPE – Mittlerer absoluter prozentualer Fehler: Der MAPE-Wert ist der Durchschnitt der Summe der absoluten Werte der prozentualen Fehler. Der Wert misst die Genauigkeit der Prognosen des Modells und zeigt an, wie groß die Differenz zwischen den Prognosen und dem tatsächlichen Signalwert ist. |