什麼是 MAPE？
平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，簡稱 MAPE）是衡量預測準確度時最常用的指標之一。它以百分比的形式呈現預測值與實際值之間的平均誤差，因此不僅容易解讀，也方便用來比較不同規模的資料集。舉例來說，MAPE 為 5%，代表你的預測平均而言與實際值相差約 5%。
如何使用本計算機
請分別輸入你的實際值（觀測值）與預測值，並以逗號分隔成兩串清單。兩串清單必須一一對應——第一個實際值對應第一個預測值，依此類推。計算機會自動將它們配對，計算每一組的絕對百分比誤差，再取平均值。若某一組的實際值為 0，該組會被略過，因為分母為 0 時百分比誤差無法定義。
公式說明
對每一個資料點，MAPE 會先取實際值 y_i 與預測值 \hat{y}_i 之間的絕對差，除以實際值，再換算成百分比。接著將所有百分比誤差相加，並除以資料點的個數 n：
實例演算
假設實際值為 100、200、300，預測值為 110、190、320。各組百分比誤差分別為 |100-110|/100 = 0.10、|200-190|/200 = 0.05，以及 |300-320|/300 ≈ 0.0667。三者相加為 0.21667；除以 3 再乘以 100，可得 MAPE ≈ 7.22%，也就是說這組預測的準確度約為 92.78%。
使用注意事項與精準校對原則（6 大核心守則）
📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位
輸入各項數值時請務必確認量綱（例如小時、天數、金額、百分比），避免單位不匹配引發推算偏差。
🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障
所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成，資料絕不上傳伺服器，嚴格守護商業與個人隱私。
📊 3. 符合公認學術與產業計算模型
演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型，經多重情境交叉核對，數值嚴密精確。
📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出
支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿，亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。
🔄 5. 多情景敏感度動態對比
建議針對極端值與多組預期情景分別試算，觀察輸出數據的波動區間，輔助做出更穩健的決策。
🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明
本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用，如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。