📚数据分析小课堂 | 📉 MAPE：平均绝对百分误差的奥秘

在数据的世界里，评估预测模型的准确性是关键一环，而MAPE（Mean Absolute Percentage Error）平均绝对百分误差便是其中的重要指标之一。简单来说，MAPE通过计算预测值与实际值之间的百分比误差的平均值，帮助我们了解模型的表现。🌟

想象一下，你正在预测明天的天气温度，但你的预测总是与实际相差甚远，这时就需要用到MAPE来量化这种偏差。它的公式并不复杂：

\[ \text{MAPE} = \frac{1}{n} \sum_{t=1}^{n} \left| \frac{A_t - F_t}{A_t} \right| \times 100\% \]

其中，\( A_t \) 是实际值，\( F_t \) 是预测值，\( n \) 是样本数量。通过这个公式，我们可以清楚地看到每个数据点的误差占比，并据此优化模型。🎯

尽管MAPE直观易懂，但它也有局限性，比如对零值敏感。因此，在使用时需要结合其他指标一起分析哦！📊✨