Mape-Rechner

原理：MAPE = (100/n)·Σ|实际−预测|/实际，以百分比刻度衡量预测平均偏离，跨量纲可比；MAE 与 RMSE 保留原始单位，RMSE 因平方而放大大幅偏差；SMAPE 把分母换成 (|实际|+|预测|)/2，缓解实际值接近零时 MAPE 爆炸的问题。

步骤：① 输入实际值与预测值两列（一一对应、等长）；② 点击计算；③ 读出四项指标并对照分级：MAPE 小于 10% 高精度、10–20% 良好、20–50% 合理、大于 50% 不精确。

示例：实际 = (100, 200, 300, 400)、预测 = (110, 190, 315, 380) 时 MAPE = 6.25%、MAE = 13.75、RMSE = 14.361406616345、SMAPE = 6.164567140177%——属高精度预测，且 RMSE 与 MAE 接近说明误差分布均匀、无极端偏差。

注意事项：实际值含零或接近零时 MAPE 失真甚至不可计算（本工具自动跳过零值项，此时样本基数变小）；RMSE 对大误差更敏感，与 MAE 差距大时提示存在离群偏差；MAPE 对高估与低估不对称（高估的上限是 100%，低估无上限），对称场景用 SMAPE；对比不同模型的指标必须在同一测试集上计算。

相关：Holt 双参数指数平滑与指数平滑计算器内置拟合误差便于直接对比；移动平均计算器给出基线预测；标准差计算器解释误差序列的离散度。