機械学習の指標『平均絶対パーセント誤差』とは

機械学習の指標『平均絶対パーセント誤差』とは

平均絶対パーセント誤差とは？

-平均絶対パーセント誤差とは?-

平均絶対パーセント誤差 (MAPE)は、機械学習モデルのパフォーマンスを測定するために使用される指標です。予測値と実際の値の差を、実際の値で割った値の絶対値の平均として計算されます。MAPEは、予測値が実際の値に対してどの程度正確であったかを示します。

MAPEはパーセンテージで表され、値が低いほどモデルのパフォーマンスが向上したことを示します。予測値が実際の値と完全に一致する場合、MAPEは0％になります。予測値が実際の値から大きく外れる場合、MAPEは大きくなります。一般的に、MAPEが10％未満の場合、モデルのパフォーマンスは良好とみなされます。

平均絶対パーセント誤差の求め方

-平均絶対パーセント誤差の求め方-

平均絶対パーセント誤差（MAPE）は、予測値と実際の値の誤差をパーセンテージで表す指標です。MAPEを求めるには、以下の手順に従います。

1. -予測値と実際の値の絶対誤差を計算する- 予測値をP、実際の値をAとすると、絶対誤差は|P – A|と表されます。
2. -絶対誤差を実際の値で割る- 各データポイントの絶対誤差を実際の値で割ると、パーセント誤差が得られます。
3. -パーセント誤差の平均を取る- すべてのデータポイントのパーセント誤差の平均を計算します。平均パーセント誤差がMAPEとなります。

-数式で表すと、MAPEは以下のようになります-

MAPE = (1/n) * Σ(|P – A| / A)

ここで、nはデータポイントの数です。

平均絶対パーセント誤差の解釈

平均絶対パーセント誤差（MAPE）の解釈

MAPEは、予測値と実際の値の絶対誤差を実際の値で割ってパーセントで表した指標です。これは、予測値が実際の値に対してどれほど正確であるかを測定します。MAPEの値が低いほど、予測の精度が高いことを示します。

MAPEの解釈は、扱うデータに依存します。一般的に、MAPEが10%未満であれば優れた予測とみなされます。20%を超えると、予測の精度が低いことを示します。ただし、MAPEがゼロになることはまれです。これは、予測値が常に実際の値と完全に一致することはないためです。

MAPEは、回帰タスクに適した評価指標です。回帰タスクでは、予測値と実際の値の差が重要になります。また、MAPEは、さまざまなスケールのデータに使用できます。予測値と実際の値の単位が異なる場合でも、MAPEはパーセントで表されるため、比較が容易です。

平均絶対パーセント誤差の利点と欠点

平均絶対パーセント誤差（MAPE）は、時系列予測や回帰分析において広く使用されている機械学習の指標です。その主な利点としては、予測値と実際の値の差の平均的なパーセント誤差を計算するため、予測の正確性を直感的に示すことができます。また、MAPEは外れ値に影響を受けにくく、データ分布のひずみに対するロバスト性が高いという特徴があります。

一方で、MAPEにはいくつかの欠点もあります。最も重大な欠点は、予測値が実際の値よりも小さい場合に誤差が過小評価される傾向です。これは、すべての予測値が0未満の場合、MAPEは常に0になることを意味します。さらに、MAPEは予測値が0に近い場合に大きく変動するため、予測値の範囲によっては精度が低下する可能性があります。

平均絶対パーセント誤差の活用例

平均絶対パーセント誤差 (MAPE) は、機械学習における重要な指標の 1 つであり、モデルの予測の正確さを評価するために使用されます。MAPE は、真实値と予測値の絶対パーセント誤差の平均値であり、予測値が真实値にどの程度近いのかを表します。

MAPE は、予測が傾向を捉えているかどうかを判断するのに役立ちます。-高い MAPE は、予測が実際の値から大幅に外れていることを示します。- conversely、-低い MAPE は、予測が実際の流れをより正確に捉えていることを示します。-

MAPE は、予測対象の変数が正の値を取ること、および値が 0 に近い場合が多い場合に特に有効です。たとえば、-需要予測や売上予測-では、MAPEがよく使用され、モデルの予測精度の評価に役立てられています。