MCDMRelative error metric
絶対パーセント誤差 (MAPE)
絶対パーセント誤差 (MAPE) は、予測精度を実績値に対するパーセントで測定し、誤差をスケールに依存しない解釈可能な単位で表現する指標である。1985年にJ. Scott Armstrongによって形式化されたMAPEは、結果をパーセント精度で伝える必要がある予測、サプライチェーン、ビジネス分析において広く利用されている。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- Armstrong, J. S. (1985). Long-range forecasting: from crystal ball to computer (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471082010
- Hyndman, R. J., & Koehler, A. B. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, 22(4), 679-688. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2006.03.001 ↗
- Kim, S., & Kim, H. (2016). A new metric of absolute percentage error for intermittent demand forecasts. International Journal of Forecasting, 32(3), 669-679. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2015.12.003 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Absolute Percentage Error. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/model-evaluation/mean-absolute-percentage-error
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- 平均絶対誤差 (MAE)モデル評価↔ compare
- 平均絶対誤差スケール化指標 (MASE)モデル評価↔ compare
- 二乗平均平方根誤差 (RMSE)モデル評価↔ compare
- 対称MAPE (sMAPE)モデル評価↔ compare