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फोरकास्ट का एन्सेम्बलिंग

अब जब आपके पास दो फोरकास्ट हैं (आपका रिग्रेशन और आपका टाइम सीरीज़), तो हम इनके एन्सेम्बल से देख सकते हैं कि क्या इससे फोरकास्ट बेहतर होते हैं. आपके दोनों फोरकास्ट आपके वर्कस्पेस में for_MET_hi_xts और pred_MET_hi_xts नाम से सेव हैं, साथ ही वैलिडेशन डेटासेट MET_hi_v भी है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में प्रोडक्ट डिमांड फोरकास्टिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • अपने दोनों फोरकास्ट का औसत लेकर एन्सेम्बल बनाइए.
  • इस नए एन्सेम्बल फोरकास्ट का MAE और MAPE निकालिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
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