平均絶対パーセント誤差【MAPE】 Mean Absolute Percentage Error / 平均絶対誤差率

概要

平均絶対パーセント誤差（MAPE）とは、実際の値と何らかのモデルに基づく予測値があるとき、両者の差を実際の値で割った割合の絶対値を求め、すべての標本について平均した値。予測モデルの評価に用いられる。

ある事象について実際に測定、観測などで確かめた値と、それぞれの値が得られた条件に基づいて予測関数などから導き出された予測値があるとき、両者の差（予測値の真値からの誤差）の真値に対するパーセンテージを求め、その絶対値を平均することで求められる。

予測モデルについて、「予測値は真値から平均して◯◯%誤差がある」と言うことができる。予測値が真値に近ければ近いほど平均絶対パーセント誤差は小さくなり、逆に真値からのズレが大きくなればなるほど平均絶対パーセント誤差も大きくなる。すべての真値を言い当てることができる完璧な予測モデルの場合には平均絶対パーセント誤差の値は0となる。

平均絶対誤差（MAE）や平均二乗誤差（MSE）などの誤差評価法に比べ、絶対値ではなく相対的な割合を表す指標であるため、スケールや次元が異なる場合でも予測性能の善し悪しを比較できる利点がある。反面、値そのものから比率に改めているため、損失関数として用いることは少ない。

(2023.11.2更新)