计算 MAPE 和 MAE
您之前已经计算了大都市区域总销售额的预测，并将其存储在对象 forecast_MET_t 中。您还有覆盖 2017 年前 22 周的验证数据集，存储在对象 MET_t_valid 中。让我们来看看您的预测效果如何！
本练习是课程的一部分
使用 R 预测产品需求
练习说明
- 将预测均值（
forecast_MET_t$mean）和验证数据集（MET_t_valid）转换为数值型，并分别保存为for_MET_t和v_MET_t。 - 计算预测的 MAE。请记住，它是预测值与真实验证值之差的绝对值的平均数。
- 计算预测的 MAPE。它与 MAE 使用相同的差值，但要除以真实的验证值。
- 打印 MAE 和 MAPE。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)