Polaris.AI 公式 テックブログを始動しました

このたび、Polaris.AI公式テックブログをZennにて開設しました。

当ブログでは、私たちの技術的な取り組みや学び、研究開発の過程を発信してまいります。

記念すべき初回記事のテーマは「回帰タスクにおける評価指標とMAPEの0除算問題への対処法」です。

需要予測などの回帰タスクにおいては、モデルの精度を適切に評価することが重要ですが、その際によく用いられる指標の一つである MAPE（Mean Absolute Percentage Error） には、「実測値が0の場合に評価ができなくなる」という問題があります。

本記事では、こうした課題に対して、

• 実測値0を除外する方法

• 微少量を加える方法

• 代替指標（WMAPE、SMAPE）を用いる方法

など、具体的なPythonコード例とともに、丁寧に解説しています。

回帰タスクに関わるすべてのエンジニアやデータサイエンティストの方にとって、実務に直結する知見が詰まった内容となっております。

ぜひご一読ください。

▶ 初回記事はこちら
https://zenn.dev/polarisai_blog/articles/5f79d996c7ee50

また、今後も定期的に更新を予定しております。ご関心をお持ちいただけましたら、Zennにてフォローいただけますと幸いです。

▶Polaris.AI  テックブログ トップページ
https://zenn.dev/p/polarisai_blog

今後ともPolaris.AIの取り組みにご注目いただければ幸いです。