MAPE와 MAE 계산하기
이미 대도시권 전체 매출의 예측을 계산해 forecast_MET_t 객체에 저장해 두었습니다. 동일한 2017년 첫 22주에 대한 검증 데이터셋은 MET_t_valid 객체에 있어요. 이제 예측이 얼마나 잘 맞는지 확인해 봅시다!
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 제품 수요 예측하기
연습 안내
- 예측의 평균(
forecast_MET_t$mean)과 검증 데이터셋(MET_t_valid)을 숫자형으로 변환해 각각for_MET_t와v_MET_t로 저장하세요. - 예측의 MAE를 계산하세요. 이는 예측값과 실제 검증값의 절댓값 차이의 평균입니다.
- 예측의 MAPE를 계산하세요. MAE와 같은 차이를 사용하지만, 이를 실제 검증값으로 나눕니다.
- MAE와 MAPE를 모두 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)