Calculadora de erro percentual absoluto médio (MAPE)

O MAPE transforma erros em uma porcentagem fácil de comunicar entre previsões de escalas diferentes. Insira valores correspondentes na mesma ordem para receber a porcentagem e o número de pares avaliados. A calculadora rejeita qualquer observação igual a zero, pois o erro percentual não é definido quando o denominador é zero e poderia gerar uma métrica enganosa em relatórios ou avaliações automáticas.

Prepare valores observados e previstos alinhados

Prepare dois arrays que descrevam os mesmos eventos na mesma ordem. O primeiro valor observado deve corresponder à primeira previsão, o segundo à segunda previsão e assim por diante. Ambos precisam ter o mesmo comprimento, conter pelo menos um número finito e respeitar o limite publicado. Nenhuma observação pode ser zero, porque ela funciona como denominador. As previsões podem ser zero ou negativas quando isso fizer sentido para os dados. Não use null, strings vazias, números em texto, Infinity ou NaN; somente números JSON finitos são aceitos. Verifique também se as unidades coincidem. Comparar receita observada em reais com previsões em milhares de reais torna o resultado inválido. Envie os arrays nos campos observed e predicted. A resposta apresenta mape como porcentagem e count como quantidade de pares avaliados, permitindo que você confira a cobertura do cálculo.

Entenda como a porcentagem é calculada

Para cada par, a calculadora subtrai a previsão do valor observado, toma o valor absoluto da diferença e divide pelo valor observado conforme a expressão padrão do erro percentual absoluto. Em seguida, calcula a média dessas razões e multiplica o resultado por 100. Assim, um mape de 8.5 indica que as previsões diferem das observações em 8.5 por cento, em média, sem mostrar se cada previsão ficou acima ou abaixo. O valor absoluto impede que desvios positivos e negativos se anulem. Todos os pares têm o mesmo peso, independentemente de sua magnitude; por isso, uma observação pequena pode produzir um erro percentual muito grande. A implementação usa aritmética determinística de ponto flutuante e não arredonda. Você pode definir a precisão adequada em sua interface ou relatório. O campo count confirma quantos pares entraram no cálculo.

Interprete o MAPE com cuidado

O MAPE é mais útil quando as observações são diferentes de zero, compartilham uma escala de razão significativa e diferenças percentuais respondem à pergunta analisada. Ele é comum em previsões de demanda, tráfego, vendas e estoque. Compare resultados apenas entre conjuntos preparados de forma consistente, pois mudar o período ou a combinação de produtos pode alterar bastante a métrica. Tenha atenção especial a observações próximas de zero: um erro absoluto modesto pode dominar a média. Valores negativos são aceitos matematicamente, mas a interpretação percentual pode ser pouco intuitiva. O MAPE também não revela viés, padrões temporais nem a distribuição dos erros. Combine-o com uma métrica com sinal quando a superestimação sistemática importar, ou considere MAE, RMSE, WAPE ou uma medida específica quando zeros forem comuns. Para automação, a API custa US$ 0,002 por solicitação e rejeita entradas inválidas explicitamente.