คำนวณ MAPE และ MAE ของ Transfer Function
ค่าพยากรณ์เหล่านี้คลาดเคลื่อนไปมากแค่ไหน? MAE และ MAPE จะช่วยให้เข้าใจได้ ข้อมูล validation เก็บอยู่ในตัวแปร MET_hi_v และค่าพยากรณ์สุดท้ายอยู่ใน for_MET_hi_final โดย MAE คือผลต่างสัมบูรณ์ ส่วน MAPE คือผลต่างสัมบูรณ์เชิงสัดส่วน
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การพยากรณ์ความต้องการสินค้าใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- คำนวณค่า MAE ของค่าพยากรณ์นี้
- คำนวณค่า MAPE ของค่าพยากรณ์นี้
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Calculate the MAE
MAE <- mean(abs(___ - ___))
print(MAE)
# Calculate the MAPE
MAPE <- 100*mean(abs((___ - ___)/___))
print(MAPE)