平均絶対パーセント誤差

- 予測精度を測るMAPE 機械学習モデルの良し悪しを評価する指標は数多く存在しますが、その中でもMAPE（平均絶対パーセント誤差）は、実測値と予測値のずれをパーセンテージで表すことで、モデルの精度を感覚的に理解しやすい指標として、多くの場面で使われています。 MAPEは、実際の値と予測値の差を実際の値で割ることで、誤差を相対的な比率で表します。そして、その比率の絶対値を平均することで、全体的な予測精度を把握します。この指標を用いることで、例えば「販売数の予測モデルAのMAPEは5%」といったように、モデルの精度を一目で理解することができます。これは、ビジネスの現場において、予測モデルの良し悪しを判断する上で非常に役立ちます。 しかし、MAPEは、実際の値がゼロに近い場合や、外れ値が多い場合に、その値が極端に大きくなってしまうという欠点も抱えています。そのため、MAPEを使う際には、データの特性を考慮し、他の指標と組み合わせて総合的に判断することが重要になります。