它的计算公式为：

MAPE = ((真实值 - 预测值) / 真实值) * 100%

其中，真实值是数据集中所有观测值的平均值，预测值是使用某个模型对数据集进行预测得到的值。MAPE 的取值范围为 0 到正无穷，表示预测值相对于真实值的百分比误差。

例如，如果一个数据集的真实值为 10，使用某个模型对该数据集进行预测得到的值为 12，那么该模型的 MAPE 为：

MAPE = ((10 - 12) / 10) * 100% = -20%

即该模型的 MAPE 为 -20%，说明该模型相对于真实值的误差为 20%。

绝对误差 = | 示值 - 标准值 | （即测量值与真实值之差的绝对值），这里的测量值就是你的平均值。