MAPEとは？特定の技術や用語の解説
MAPEは「Mean Absolute Percentage Error」の略で、予測値と実際の値との差の絶対値を実測値で割り、その平均を百分率で表す指標です。
主に時系列予測や回帰分析においてモデルの精度を評価する際に用いられます。
MAPEが低いほど予測精度が高いとされ、ビジネスや経済の予測モデルの比較に適しています。
ただし、実測値がゼロに近い場合や外れ値が存在すると信頼性が低下するため、補完的な評価指標と併用することが推奨されます。
MAPEとは
MAPE(Mean Absolute Percentage Error、平均絶対パーセンテージ誤差)とは、予測値と実測値の誤差をパーセンテージで表す指標です。
主に時系列予測や需要予測などの分野で、モデルの予測精度を評価するために使用されます。
MAPEは各データポイントの絶対誤差を実測値で割り、その結果の平均を取ることで算出されます。
パーセンテージで表されるため、異なるスケールのデータ間でも比較が容易であり、直感的に理解しやすい特性があります。
MAPEの主な用途としては、ビジネスの売上予測、エネルギー需要の見積もり、気象予報モデルの評価など、多岐にわたります。
特に、誤差の解釈が直感的であるため、関係者間でのコミュニケーションが円滑になる利点があります。
MAPEの計算方法
MAPEを計算する手順は以下の通りです：
- 実測値と予測値の収集
- 比較対象となる実測値 (\(A_t\)) と予測値 (\(F_t\)) を用意します。
- 絶対誤差の計算
- 各データポイントについて、実測値と予測値の差の絶対値を計算します。
\[|A_t – F_t|\]
- パーセンテージ誤差の算出
- 絶対誤差を実測値で割り、パーセンテージに変換します。
\[\left|\frac{A_t – F_t}{A_t}\right| \times 100\]
- 平均の算出
- 全データポイントのパーセンテージ誤差の平均を取ります。
\[\text{MAPE} = \frac{1}{n} \sum_{t=1}^{n} \left|\frac{A_t – F_t}{A_t}\right| \times 100\]
計算例：
| 実測値 (\(A_t\)) | 予測値 (\(F_t\)) | 絶対誤差 | パーセンテージ誤差 (%) |
|---|---|---|---|
| 100 | 90 | 10 | 10 |
| 150 | 165 | 15 | 10 |
| 200 | 180 | 20 | 10 |
この場合、MAPEは \((10% + 10% + 10%) / 3 = 10%\) となります。
MAPEのメリットとデメリット
メリット
- 直感的な理解のしやすさ
- 誤差がパーセンテージで表されるため、関係者にとって理解しやすい。
- スケールの異なるデータ間でも比較可能
- 様々な規模のデータに適用でき、比較が容易。
- 計算が簡単
- 算出方法がシンプルで、実装が容易。
デメリット
- 実測値がゼロの場合の問題
- 実測値がゼロになると分母がゼロとなり、計算が不可能になる。
- 極端な値に敏感
- 実測値が小さい場合、小さな絶対誤差でも大きなパーセンテージ誤差となるため、全体の評価に影響を与える可能性がある。
- 非対称性
- 過大評価と過小評価が同じ割合誤差として扱われるが、実際の影響は異なる場合がある。
MAPEの応用例
MAPEは多岐にわたる分野で活用されています。
以下に代表的な応用例を示します：
- 売上予測
- 小売業や製造業において、将来の売上を予測し、在庫管理や生産計画の策定に利用されます。
- エネルギー需要予測
- 電力会社などが需要の変動を予測し、供給計画や設備投資の判断材料とします。
- 気象予報
- 気象モデルの予測精度を評価し、予報の改善に役立てます。
- 金融市場分析
- 株価や為替レートの予測モデルの精度を測定し、投資戦略の立案に活用されます。
- 機械学習モデルの評価
- 回帰モデルの性能指標として使用され、モデルの予測能力を客観的に評価します。
これらの応用例において、MAPEはモデルの予測精度を定量的に把握する手段として重要な役割を果たしています。
ただし、データの特性や目的に応じて他の評価指標と併用することで、より正確な評価が可能となります。
まとめ
この記事ではMAPEの基本や計算方法、メリットとデメリット、具体的な応用例について説明しました。
これにより、予測精度を評価する際にMAPEが果たす役割を確認できました。
今後のデータ分析においてMAPEを活用し、予測モデルの精度向上を目指してみてください。