mape( mean absolute percent error)

论坛上看到别人回复的，觉得有用，转载了。

单看mape的大小是没有意义的，因为mape是个相对值，而不是绝对值。 我个人觉得，mape的大小取决于三个因素： 1， 取决于数据的variability, 比如如果你有两个正态分布，均值都是0，然后两个方差一个大，一个小，你可以试试用这两个分布来产生一些随机数，你的预测是0，但是你会发现方差大的mape大一些。 2. mape取决于你的模型或预测，假设现在你只有一个分布，均值是0，如果你的预测是0应该会比预测是1的mape小。 3. mape取决于数据中数的大小，比如你有两个数据，一个是100， 一个是1，你的预测分别是101 和2， 误差都是1，但是mape却一个大一个小。 所以我觉得mape只能用来进行对对不同模型同一组数据的评估，比如，对同一组数据，模型a给出mape比模型b给出的mape小，这样的话结论是模型a会比较好。但是如果我只说mape=10%，是不能判断这个模型好还是不好的。