最も一般的に使用される2つの予測誤差測定値は、平均絶対偏差（ MAD ）と平均二乗誤差（ MSE ）です。 MADは、絶対誤差の平均です。 MSEは、二乗誤差の平均です。 MADまたはMSEのいずれかを使用して、さまざまな予測手法のパフォーマンスを比較できます。

続いて、質問は、MAPE式とは何ですか？平均絶対パーセント率（ MAPE ）は、予測システムの精度の統計的尺度です。この精度をパーセンテージで測定し、各期間の平均絶対パーセント誤差から実際の値を引いたものを実際の値で割ったものとして計算できます。

さらに、MSEを見つけるにはどうすればよいですか？

X値とY値のセットから平均二乗誤差を計算する一般的な手順：

1. 回帰直線を見つけます。
2. X値を線形回帰方程式に挿入して、新しいY値（Y '）を見つけます。
3. 元の値から新しいY値を引くと、エラーが発生します。
4. エラーを二乗します。
5. エラーを合計します。
6. 平均を求めます。

良いMAPEとは何ですか？

ナイーブな予測モデルのパフォーマンスは、値が適切かどうかを判断するためのベースラインである必要があります。データの予測可能性のコンテキストなしで、任意の予測パフォーマンス目標（ MAPE <10％が優れている、 MAPE <20％が優れているなど）を設定することは無責任です。