Обчислення MAPE та MAE
Раніше ви обчислили прогноз загальних продажів для метрополійного регіону та зберегли його в об'єкті forecast_MET_t. Також у вас є валідаційний набір даних у об'єкті MET_t_valid, що охоплює ті самі перші 22 тижні 2017 року. Перевірмо, наскільки добрий ваш прогноз!
Ця вправа є частиною курсу
Прогнозування попиту на товари в R
Інструкції до вправи
- Перетворіть середнє значення вашого прогнозу (
forecast_MET_t$mean) і валідаційного набору даних (MET_t_valid) на числові значення та збережіть їх відповідно якfor_MET_tіv_MET_t. - Обчисліть MAE вашого прогнозу. Пам'ятайте: це середнє абсолютної різниці між прогнозом і справжніми валідаційними значеннями.
- Обчисліть MAPE вашого прогнозу. Це та сама різниця, що й у MAE, але поділена на справжні валідаційні значення.
- Виведіть і MAE, і MAPE.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)