Come calcolare smape in python

L’errore percentuale assoluto medio simmetrico (SMAPE) viene utilizzato per misurare l’accuratezza predittiva dei modelli. Viene calcolato come segue:

SMAPE = (1/n) * Σ(|previsione – effettivo| / ((|attuale| + |previsione|)/2) * 100

Oro:

• Σ – un simbolo che significa “somma”
• n – dimensione del campione
• reale : il valore effettivo dei dati
• previsione – il valore atteso dei dati

Questo tutorial spiega come calcolare SMAPE in Python.

Come calcolare SMAPE in Python

Non esiste una funzione Python incorporata per calcolare SMAPE, ma possiamo creare una semplice funzione per farlo:

 import numpy as np

def smape( a , f ):
    return 1/ len (a) * np. sum (2 * np. abs (fa) / (np. abs (a) + np. abs (f))*100)

Possiamo quindi utilizzare questa funzione per calcolare lo SMAPE per due tabelle: una che contiene i valori dei dati effettivi e una che contiene i valori dei dati previsti.

 #define arrays of actual and forecasted data values
actual = np.array([12, 13, 14, 15, 15,22, 27])
forecast = np.array([11, 13, 14, 14, 15, 16, 18])

#calculate SMAPE
smape(actual, forecast)

12.45302

Dai risultati, possiamo vedere che l’errore percentuale assoluto simmetrico medio per questo modello è 12,45302% .

Risorse addizionali

Voce di Wikipedia per SMAPE
Pensieri di Rob J. Hyndman su SMAPE
Come calcolare MAPE in Python
Come calcolare MAPE in R
Come calcolare MAPE in Excel