R में smape की गणना कैसे करें

सममित माध्य निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि (SMAPE) का उपयोग मॉडलों की पूर्वानुमानित सटीकता को मापने के लिए किया जाता है। इसकी गणना इस प्रकार की जाती है:

एसएमएपीई = (1/एन) * Σ(|पूर्वानुमान – वास्तविक| / ((|वास्तविक| + |पूर्वानुमान|)/2) * 100

सोना:

• Σ – एक प्रतीक जिसका अर्थ है “योग”
• n – नमूना आकार
• वास्तविक – डेटा का वास्तविक मूल्य
• पूर्वानुमान – डेटा का अपेक्षित मूल्य

SMAPE का मूल्य जितना छोटा होगा, किसी दिए गए मॉडल की पूर्वानुमान सटीकता उतनी ही बेहतर होगी।

यह ट्यूटोरियल दो अलग-अलग तरीकों की व्याख्या करता है जिनका उपयोग आप आर में एसएमएपीई की गणना करने के लिए कर सकते हैं।

विधि 1: मेट्रिक्स पैकेज से smape() का उपयोग करें

R में SMAPE की गणना करने का एक तरीका मेट्रिक्स पैकेज से smape() फ़ंक्शन का उपयोग करना है:

 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

हम देख सकते हैं कि इस मॉडल के लिए सममित माध्य निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि 12.45% है।

विधि 2: अपना स्वयं का फ़ंक्शन लिखें

SMAPE की गणना करने का दूसरा तरीका निम्नानुसार अपना स्वयं का फ़ंक्शन बनाना है:

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

फिर हम वास्तविक मानों और पूर्वानुमानित मानों के वेक्टर के बीच SMAPE की गणना करने के लिए इस फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 #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

एक बार फिर, SMAPE 12.45% निकला, जो पिछले उदाहरण के परिणामों से मेल खाता है।

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