概念Mean Absolute Percentage Error / 平均绝对百分比误差
MAPE
回归任务中常用的精度指标，计算预测值与真实值之差的绝对值除以真实值后取平均并乘以100%，以百分比形式呈现。数值越低表示预测越准确，但在真实值接近零时不适用。
时间轴 (近 90 天)
10月15日
实验在合成油气数据集上进行，仅使用传感器数据进行过滤时，下游模型的MAPE为7.1%。
待验证50%
10月15日
在传感器数据基础上加入操作员文本评论后，下游模型的MAPE从7.1%降至5.4%，下降了1.7个百分点。
待验证50%
10月15日
MAPE是回归任务中常用的精度指标，计算方式为预测值与真实值之差的绝对值除以真实值，再对所有样本取平均并乘以100%。其局限在于当真实值接近零时会被放大甚至无定义，因此在流量、产量等恒为正且量级稳定的工业场景中较为适用。
待验证50%
10月15日
1.7个百分点的MAPE下降对于软测量模型而言属于显著改进，通常对应可观的经济收益。
待验证50%
10月12日
WAPE是需求预测中常用的评估指标，计算方式为所有样本的绝对误差之和除以实际值之和再乘以100%，相比MAPE对低销量或零销量商品更稳健，通常WAPE低于30%可视为较好水平。
待验证50%
全部知识事实 (5)
待验证
实验在合成油气数据集上进行，仅使用传感器数据进行过滤时，下游模型的MAPE为7.1%。
50%待验证在传感器数据基础上加入操作员文本评论后，下游模型的MAPE从7.1%降至5.4%，下降了1.7个百分点。
50%待验证MAPE是回归任务中常用的精度指标，计算方式为预测值与真实值之差的绝对值除以真实值，再对所有样本取平均并乘以100%。其局限在于当真实值接近零时会被放大甚至无定义，因此在流量、产量等恒为正且量级稳定的工业场景中较为适用。
50%待验证1.7个百分点的MAPE下降对于软测量模型而言属于显著改进，通常对应可观的经济收益。
50%待验证WAPE是需求预测中常用的评估指标，计算方式为所有样本的绝对误差之和除以实际值之和再乘以100%，相比MAPE对低销量或零销量商品更稳健，通常WAPE低于30%可视为较好水平。
50%