MAPE और MAE की गणना
आपने पहले महानगरीय क्षेत्र की कुल बिक्री का फोरकास्ट निकाला था और उसे forecast_MET_t ऑब्जेक्ट में सेव किया था. आपके पास वही 2017 की पहली 22 हफ्तों को कवर करने वाला वैलिडेशन डेटा सेट MET_t_valid ऑब्जेक्ट में भी है. आइए देखें, आपका फोरकास्ट कितना सटीक है!
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में प्रोडक्ट डिमांड फोरकास्टिंग
अभ्यास निर्देश
- अपने फोरकास्ट (
forecast_MET_t$mean) और वैलिडेशन डेटा सेट (MET_t_valid) के mean को numeric वैल्यूज़ में कन्वर्ट करें और क्रमशःfor_MET_tऔरv_MET_tके रूप में सेव करें. - अपने फोरकास्ट का MAE कैलकुलेट करें. याद रखें, यह फोरकास्ट और वास्तविक वैलिडेशन वैल्यूज़ के बीच के absolute difference का औसत होता है.
- अपने फोरकास्ट का MAPE कैलकुलेट करें. यह MAE वाली ही difference लेता है, लेकिन उसे वास्तविक वैलिडेशन वैल्यूज़ से विभाजित करता है.
- MAE और MAPE दोनों को प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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)