Dans cet exercice, vous allez évaluer et visualiser les performances du modèle de prévision que vous avez construit dans l’exercice précédent.

Le jeu de données test, les résultats ml_forecast et plot_series sont préchargés, ainsi que les fonctions d’évaluation (mape, rmse, coverage, ci‑dessous) et pandas sous l’alias pd.

def mape(y, yhat):
    mape = mean(abs(y - yhat)/ y) 
    return mape

def rmse(y, yhat):
    rmse = (mean((y - yhat) ** 2 )) ** 0.5
    return rmse

def coverage(y, lower, upper):
    coverage = sum((y <= upper) & (y >= lower)) / len(y)
    return coverage

Commençons par évaluer les performances du modèle, puis visualisons la prévision.

Manipuler un objet de prévision

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