Штрафует ли метрика MAPE больше за недопрогноз или перепрогноз

MAPE (Mean Absolute Percentage Error) симметрично штрафует за недопрогноз и перепрогноз, но это верно только в относительном выражении. Однако из-за деления на фактическое значение, MAPE может быть чувствительна к масштабу данных. Например, при недопрогнозе (факт = 100, прогноз = 50) MAPE = 50%, а при перепрогнозе (факт = 50, прогноз = 100) MAPE = 100%. Таким образом, в абсолютных значениях перепрогноз может выглядеть "штрафуемым" сильнее, но это зависит от контекста данных.

import numpy as np

def mape(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

# Недопрогноз
print(mape(np.array([100]), np.array([50])))  # 50.0%

# Перепрогноз
print(mape(np.array([50]), np.array([100])))  # 100.0%