LoslegenKostenlos loslegen

MAPE und MAE berechnen

Du hast zuvor die Prognose für die Gesamtverkäufe der Metropolregion berechnet und im Objekt forecast_MET_t gespeichert. Deinen Validierungsdatensatz, der die gleichen ersten 22 Wochen des Jahres 2017 abdeckt, hast du im Objekt MET_t_valid. Schauen wir uns an, wie gut deine Prognose ist!

Diese Übung ist Teil des Kurses

Prognose der Produktnachfrage in R

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Wandle den Mittelwert deiner Prognose (forecast_MET_t$mean) und den Validierungsdatensatz (MET_t_valid) in numerische Werte um und speichere sie als for_MET_t bzw. v_MET_t.
  • Berechne das MAE deiner Prognose. Denk daran: Das ist der Durchschnitt der absoluten Differenz zwischen Prognose und den echten Validierungswerten.
  • Berechne das MAPE deiner Prognose. Dabei nimmst du dieselbe Differenz wie beim MAE, teilst sie aber durch die echten Validierungswerte.
  • Gib sowohl MAE als auch MAPE aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Convert to numeric for ease
for_MET_t <- as.numeric(___)
v_MET_t <- as.numeric(___)

# Calculate the MAE
MAE <- mean(abs(___ - ___))

# Calculate the MAPE
MAPE <- 100*mean(abs((for_MET_t - v_MET_t)/___))

# Print to see how good your forecast is!
print(MAE)
print(MAPE)
Code bearbeiten und ausführen