平均绝对百分比误差（MAPE）计算器

输入计算

实际值（用逗号分隔）

预测值（用逗号分隔）

结果

平均绝对百分比误差

7.22%

数值越低越好

预测精度	92.78%
已使用数据点数	3

什么是MAPE？

平均绝对百分比误差（MAPE，Mean Absolute Percentage Error）是衡量预测精度最常用的指标之一。它以百分比的形式表示预测值与实际值之间的平均误差，既直观易懂，又便于在量级不同的数据集之间进行比较。如果MAPE为5%，就意味着你的预测值平均偏离实际值约5%。

MAPE measures how far forecast values deviate from actual values, as an average percentage.

如何使用本计算器

请将你的实际值（观测值）和预测值分别填入两个输入框，用英文逗号分隔。两组数据需要一一对应：第一个实际值对应第一个预测值，依此类推。计算器会自动配对，逐对计算绝对百分比误差，再取平均。需要注意的是，凡是实际值为0的数据对都会被跳过，因为除数为0时百分比误差没有意义。

公式详解

对于每个数据点，MAPE先取实际值\(y_i\)与预测值\(\hat{y}_i\)之差的绝对值，除以实际值，再换算成百分比。将所有数据点的百分比误差相加，除以数据点个数\(n\)，即得到MAPE：

$$\text{MAPE} = \frac{100\%}{n} \sum_{i=1}^{n} \left| \frac{\text{Actual}_i - \text{Forecast}_i}{\text{Actual}_i} \right|$$

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For each point the absolute percentage error is computed, then all are averaged.

实例演算

假设实际值为100、200、300，预测值为110、190、320。各点的百分比误差分别为：\(|100-110|/100 = 0.10\)，\(|200-190|/200 = 0.05\)，\(|300-320|/300 \approx 0.0667\)。三者之和为0.21667，除以3再乘以100，得到$$\text{MAPE} \approx 7.22\%$$，也就是说预测精度约为92.78%。

常见问题

MAPE多少算好？这要看具体领域。一般来说，低于10%通常被视为高精度，10%–20%对于许多商业预测而言已经相当不错。

为什么实际值为0的数据会被跳过？因为除数为0在数学上没有意义，这些点无法计算MAPE。如果你的数据中含有0值，可以考虑使用sMAPE（对称平均绝对百分比误差）。

数值的顺序有影响吗？有影响。实际值与预测值是按位置一一配对的，所以请务必保持两组数据的顺序对齐。