MAPE — что это: формула, интерпретация, пример

Средняя абсолютная процентная ошибка прогноза — насколько точно модель предсказывает фактические значения.

Что такое Forecast Accuracy (MAPE) (MAPE)?

Формула

MAPE = (1/n) × Σ |y_i - ŷ_i| / |y_i| × 100%

Как считать

MAPE = mean(|actual - forecast| / |actual|) × 100%. Считается по всем точкам прогноза. В прод-аналитике рапортуется по горизонтам (D+1, D+7, D+30) и по сегментам (по SKU / по складу / по магазину).

Зачем нужна

Прямой KPI команды forecast-аналитики. На MAPE завязана inventory planning, маркетинг-бюджет, найм курьеров. MAPE 5-10% — отлично, 15-25% — средне, >40% — модель не годится.

SQL-запрос

SELECT
  product_id,
  ROUND(100.0 * AVG(ABS(actual - forecast) / NULLIF(actual, 0)), 2) AS mape_pct,
  COUNT(*) AS n_obs
FROM forecast_vs_actual
WHERE date BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-03-31'
GROUP BY product_id
ORDER BY mape_pct DESC;

Частые вопросы

Что такое MAPE простыми словами?

MAPE (Mean Absolute Percentage Error) — средняя абсолютная ошибка прогноза в процентах от факта. MAPE 10% значит, что прогноз в среднем промахивается на 10%. Удобна тем, что не зависит от масштаба метрики.

Какой MAPE считается хорошим?

Зависит от задачи: для прогноза выручки на месяц MAPE до 10% — отлично, 10–20% — приемлемо. Важный подвох: MAPE взрывается при факте около нуля и штрафует перепрогноз сильнее недопрогноза — тогда смотрят WAPE или sMAPE.

Forecast Accuracy (MAPE) (MAPE)