平均絶対パーセント誤差

機械学習は、いろいろなところで使われています。例えば、お店で売れる商品の数を予想したり、株の値段がどうなるかを予想したり、明日の天気を予想したりと、私たちの暮らしに役立っています。これらの予想を正しく行うためには、予想の正確さを調べる必要があります。なぜなら、予想がどれくらい当たるのかが分からなければ、その予想を信じて良いのかどうか判断できないからです。予想の正確さを調べる方法はいくつかありますが、今回は「平均絶対パーセント誤差（まへいぜったいぱーせんとごさ、MAPE）」という方法について詳しく説明します。 MAPEは、予想がどれくらい外れているかをパーセントで表したものです。例えば、実際の売上高が100個で、予想が90個だった場合、10個外れています。この10個を実際の売上高100個で割ると、0.1になります。これをパーセント表示にすると10%です。つまり、この場合のMAPEは10%となります。 MAPEは、複数の予想の正確さをまとめて評価するときにも役立ちます。例えば、1週間の売上の予想を毎日行うと、7つのMAPEの値が得られます。これらの値を平均することで、1週間全体の予想の正確さを評価できます。 MAPEは、値が小さいほど予想の正確さが高いことを示しています。0%であれば、予想が完全に当たっていることを意味します。しかし、MAPEは実際の値が0に近い場合、値が非常に大きくなることがあるため、注意が必要です。例えば、実際の売上高が1個で、予想が2個だった場合、MAPEは200%という大きな値になります。 MAPEは、理解しやすく使いやすい指標であるため、ビジネスの現場などで広く使われています。しかし、上記のような注意点もあるため、他の指標と合わせて使うことで、より正確に予想の良し悪しを判断できます。