Вычисление MAPE и MAE

Ранее вы рассчитали прогноз суммарных продаж по столичному региону и сохранили его в объект forecast_MET_t. Проверочная выборка хранится в объекте MET_t_valid и охватывает первые 22 недели 2017 года. Давайте оценим качество прогноза!

Это упражнение является частью курса

Прогнозирование спроса на продукты в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Преобразуйте среднее значение прогноза (forecast_MET_t$mean) и значения проверочной выборки (MET_t_valid) в числовой формат и сохраните их как for_MET_t и v_MET_t соответственно.
Вычислите MAE вашего прогноза. Напомним: это среднее абсолютных значений разности между прогнозом и истинными значениями проверочной выборки.
Вычислите MAPE вашего прогноза. Метрика рассчитывается так же, как MAE, но разность дополнительно делится на истинные значения проверочной выборки.
Выведите оба значения — MAE и MAPE.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)

Редактировать и запускать код