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실제값에 0이 있다면

분모에 0이 와서 계산을 할 수 없어 그 결과가 나옵니다.

(일반적으로는 ai 답변과 같이 분모에 매우 작은값을 넣어서 사용합니다.)

아마 시험에서는 실제값이 0이 있다면 이 평가 지표를 사용하진 않을 것 같아요.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wsyang님 질문에 답변드리겠습니다.

MAPE(Mean Absolute Percent Error)가 무한대(inf)로 나오는 주된 이유는 예측값이 실제값과 비교할 때 분모에 0이 들어가는 상황 때문입니다. MAPE는 아래와 같이 계산됩니다:

[ \text{MAPE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left| \frac{A_i - F_i}{A_i} \right| \times 100 ]

여기서 ( A_i )는 실제값이고, ( F_i )는 예측값입니다. 실제값 ( A_i )가 0이 된다면 해당 항의 분모가 0이 되어 무한대가 발생할 수 있습니다.

이를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 고려해볼 수 있습니다:
1. 예측값이 0에 매우 가까운 경우, 작은 값을 추가하여 0이 되지 않게 처리합니다. 예를 들어, ( A_i = 0 )인 경우 0.000001 등을 추가하여 계산합니다.
2. MAPE 자체를 사용하기에 적합하지 않은 경우 다른 평가 지표, 예를 들어 MAE(Mean Absolute Error)나 RMSE(Root Mean Square Error)를 사용해볼 수 있습니다.

관련된 질문과 비슷한 맥락을 가진 게시물도 함께 첨부해 드립니다:
- 작업형2 모의문제2 mape 평가 관련 질문입니다.

이 게시물에서는 MAPE 계산 시 발생하는 문제와 해결 방안에 대해 설명해놓았으니 참고하시면 많은 도움이 될 것 같습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.