MAPE（平均絶対パーセント誤差）を求める
1.想定される利用目的
・時系列予測モデルの性能評価
・実装後の時系列モデルメンテナンスのための性能指標の算出
・機械学習モデルによる時系列予測を行った場合の性能評価
2.サンプルストリームのダウンロード
3.サンプルストリームの説明
a.入力するデータは以下の通りです。日毎の来場者の実績と予測のフィールドの３列です。
b.[時系列]グラフノードを実行します。実績と予測のズレを絶対値にして実績で割ったMAPEを求めます。
c.[時系列]モデルナゲットを編集します。時系列ノードで予測すると[MAPE]が出力されます。平均して±7.3%の誤差のあるモデルだとわかります。
[時系列]ノードを利用した予測モデルの作成は以下を参照ください。
MAPEを計算する
d.[フィールド作成]ノードを編集します。
[式ビルダー]を起動して[数値]関数から絶対値[abs]を選択する方法が便利です。
e.[レコード集計]ノードを編集します。
[プレビュー]します。MAPEが表示されました。
注意事項
今回はモデルナゲットのMAPEと比較するために[メニュー]>[ストリームのプロパティ]で表示する小数点桁数を揃えています。
4.参考情報
MAPEを取り上げている記事
SPSS Modeler ノードリファレンス目次
SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）