BaşlayınÜcretsiz Başlayın

MAPE ve MAE Hesaplama

Daha önce metropol bölgesi toplam satışları için tahmin hesapladın ve bunu forecast_MET_t nesnesinde sakladın. Aynı şekilde, 2017'nin ilk 22 haftasını kapsayan doğrulama veri setin de MET_t_valid nesnesinde duruyor. Hadi, tahminin ne kadar iyiymiş görelim!

Bu egzersiz

R ile Ürün Talebi Tahmini

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Tahmininin ortalamasını (forecast_MET_t$mean) ve doğrulama veri setini (MET_t_valid) sayısal değerlere çevir ve sırasıyla for_MET_t ve v_MET_t olarak kaydet.
  • Tahmininin MAE değerini hesapla. Unutma, bu değer tahmin ile gerçek doğrulama değerleri arasındaki mutlak farkın ortalamasıdır.
  • Tahmininin MAPE değerini hesapla. Bu, MAE ile aynı farkı alır ama bu farkı gerçek doğrulama değerlerine böler.
  • Hem MAE hem de MAPE'yi yazdır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır