平均绝对预测误差越大越好还是越小越好

平均绝对预测误差（Mean Absolute Prediction Error，MAPE）是评估预测模型性能的一种指标。一般来说，MAPE越小越好。

MAPE是通过计算预测值与实际值之间的绝对百分比误差来衡量模型的准确性。它表示预测值与实际值之间的平均相对误差的大小。

如果MAPE越小，表示预测值与实际值之间的平均相对误差越小，模型的预测能力越准确。这意味着模型的预测结果与实际结果更接近。

相反，如果MAPE越大，表示预测值与实际值之间的平均相对误差越大，模型的预测能力越差。这意味着模型的预测结果与实际结果相差较大。

因此，在评估模型性能时，我们通常希望MAPE尽可能小，以获得更准确的预测结果。

需要注意的是，对于不同的应用场景和具体需求，评估模型性能的指标可能会有所不同。因此，在选择适合自己需求的评估指标时，需要综合考虑其他因素，并根据具体情况进行判断。

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