Ensembling von Prognosen
Jetzt, da du zwei Prognosen hast (deine Regression und deine Zeitreihe), können wir sie ensemblen, um zu sehen, ob das die Vorhersagen verbessert. Deine beiden Prognosen sind in deinem Workspace als for_MET_hi_xts und pred_MET_hi_xts gespeichert, ebenso wie der Validierungsdatensatz MET_hi_v.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Prognose der Produktnachfrage in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Ensemble deine beiden Prognosen, indem du den Durchschnitt der beiden Vorhersagen bildest.
- Berechne das MAE und das MAPE dieser neuen Ensemble-Prognose.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Ensemble the two forecasts together
for_MET_hi_en <- ___
# Calculate the MAE and MAPE
MAE <- mean(abs(___ - MET_hi_v))
print(MAE)
MAPE <- 100*mean(abs((___ - MET_hi_v)/MET_hi_v))
print(MAPE)