Excel에서 mape(평균 절대 백분율 오류)를 계산하는 방법

모델의 예측 정확도를 측정하는 데 가장 일반적으로 사용되는 측정항목 중 하나는 평균 절대 백분율 오차를 나타내는 MAPE 입니다.

MAPE를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

MAPE = (1/n) * Σ(|실제 – 예측| / |실제|) * 100

금:

• Σ – “합계”를 의미하는 화려한 기호
• n – 표본 크기
• real – 데이터의 실제 값
• 예측 – 데이터의 예상 값

MAPE는 해석과 설명이 쉽기 때문에 흔히 사용됩니다. 예를 들어 MAPE 값이 11.5%라는 것은 예측값과 실제값의 평균 차이가 11.5%라는 의미입니다.

MAPE 값이 낮을수록 모델이 값을 더 잘 예측할 수 있습니다. 예를 들어 MAPE가 2%인 모델은 MAPE가 10%인 모델보다 더 정확합니다.

Excel에서 MAPE를 계산하는 방법

Excel에서 MAPE를 계산하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

1단계: 두 개의 별도 열에 실제 값과 예측 값을 입력합니다.

2단계: 각 행의 절대 백분율 오류를 계산합니다.

절대 백분율 오류는 다음과 같이 계산됩니다. |actual-forecast| / |진짜| * 100. 이 공식을 사용하여 각 행의 절대 오류 백분율을 계산합니다.

D 열에는 절대 오류 비율이 표시되고 E 열에는 사용된 공식이 표시됩니다.

각 행에 대해 이 공식을 반복합니다.

3단계: 평균 절대 백분율 오류를 계산합니다.

D 열에 있는 값의 평균을 구하여 MAPE를 계산합니다.

이 모델의 MAPE는 6.47% 로 나타났습니다.

MAPE 사용에 대한 참고 사항

MAPE는 계산 및 해석이 간단하지만 사용 시 몇 가지 잠재적인 단점이 있습니다.

1. 절대 백분율 오차 계산 공식은 |actual-forecast|이므로 / |진짜| 이는 실제 값 중 하나라도 0이 되면 설정되지 않음을 의미합니다.

2. MAPE는 용량이 적은 데이터에는 사용하면 안 됩니다. 예를 들어, 품목에 대한 실제 수요가 2이고 예측이 1인 경우 절대 백분율 오류 값은 |2-1|입니다. / |2| = 50%, 예측이 1단위만 벗어나더라도 예측 오류가 상당히 높게 나타납니다.

모델의 예측 정확도를 측정하는 또 다른 일반적인 방법은 MAD(평균 절대 편차)입니다. 여기에서 Excel에서 MAD를 계산하는 방법을 알아보세요.

추가 리소스

MAPE의 좋은 가치는 무엇입니까?
Excel에서 SMAP를 계산하는 방법
Excel에서 MAE를 계산하는 방법