كيفية حساب smape في r

يتم استخدام خطأ النسبة المئوية المطلقة للمتوسط المتماثل (SMAPE) لقياس الدقة التنبؤية للنماذج. يتم حسابه على النحو التالي:

SMAPE = (1/n) * Σ(|توقعات – فعلية| / ((|فعلية| + |توقعات|)/2) * 100

ذهب:

• Σ – رمز يعني “المجموع”
• ن – حجم العينة
• حقيقي – القيمة الفعلية للبيانات
• التنبؤ – القيمة المتوقعة للبيانات

كلما كانت قيمة SMAPE أصغر، كانت الدقة التنبؤية لنموذج معين أفضل.

يشرح هذا البرنامج التعليمي طريقتين مختلفتين يمكنك استخدامهما لحساب SMAPE في R.

الطريقة الأولى: استخدم smape() من حزمة المقاييس

إحدى الطرق لحساب SMAPE في R هي استخدام الدالة smape() من حزمة القياسات :

 library (Metrics)

#define actual values
actual <- c(12, 13, 14, 15, 15, 22, 27)

#define forecasted values
forecast <- c(11, 13, 14, 14, 15, 16, 18)

#calculate SMAPE
smape(actual, forecast)

[1] 0.1245302

يمكننا أن نرى أن المتوسط المتماثل لنسبة الخطأ المطلقة لهذا النموذج هو 12.45% .

الطريقة الثانية: اكتب وظيفتك الخاصة

هناك طريقة أخرى لحساب SMAPE وهي إنشاء دالتنا الخاصة كما يلي:

 find_smape <- function (a, f) {
  return ( 1 /length(a) * sum( 2 *abs(fa) / (abs(a)+abs(f))* 100 ))
}

يمكننا بعد ذلك استخدام هذه الوظيفة لحساب SMAPE بين متجه القيم الفعلية والقيم المتوقعة:

 #define actual values
actual <- c(12, 13, 14, 15, 15,22, 27)

#define forecasted values
forecast <- c(11, 13, 14, 14, 15, 16, 18)

#calculate SMAPE
find_smape(actual, forecast)

[1] 12.45302

مرة أخرى، تبين أن SMAPE يساوي 12.45% ، وهو ما يطابق نتائج المثال السابق.

مصادر إضافية

كيفية حساب MAPE في R
كيفية حساب MAD في R
كيفية حساب MAE في R
كيفية حساب RMSE في R
كيفية حساب MSE في R