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予測のアンサンブル

回帰モデルと時系列モデル、2 つの予測が用意できたので、アンサンブルして精度が上がるかを確かめましょう。2 つの予測はワークスペース内の for_MET_hi_xts と pred_MET_hi_xts に保存されており、検証データセット MET_hi_v も用意されています。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ製品需要の予測

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演習の手順

  • 2 つの予測の平均を取り、アンサンブル予測を作成します。
  • この新しいアンサンブル予測の MAE と MAPE を計算します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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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