計算 MAPE 與 MAE
你先前已經計算過都會區總銷售的預測，並將結果儲存在物件 forecast_MET_t。你也有同一期間（2017 年前 22 週）的驗證資料集，存於物件 MET_t_valid。現在來看看你的預測表現如何！
本練習屬於課程
用 R 預測產品需求
練習說明
- 將你的預測平均值（
forecast_MET_t$mean）與驗證資料集（MET_t_valid）轉成數值向量，分別存為for_MET_t與v_MET_t。 - 計算預測的 MAE。請記住，這是「預測值與真實驗證值之差的絕對值」的平均。
- 計算預測的 MAPE。作法與 MAE 相同，但要再除以真實驗證值。
- 列印 MAE 與 MAPE。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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)