Rでsmapeを計算する方法

対称平均絶対パーセント誤差 (SMAPE) は、モデルの予測精度を測定するために使用されます。次のように計算されます。

SMAPE = (1/n) * Σ(|予測 – 実績| / ((|実際| + |予測|)/2) * 100

金：

• Σ – 「和」を意味する記号
• n – サンプルサイズ
• real – データの実際の値
• 予測– データの期待値

SMAPE の値が小さいほど、特定のモデルの予測精度が高くなります。

このチュートリアルでは、R で SMAPE を計算するために使用できる 2 つの異なる方法について説明します。

方法 1: Metrics パッケージの smap() を使用する

R で SMAPE を計算する 1 つの方法は、 Metricsパッケージのsmape()関数を使用することです。

 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

このモデルの対称平均絶対パーセント誤差は12.45%であることがわかります。

方法 2: 独自の関数を作成する

SMAPE を計算する別の方法は、次のように独自の関数を作成することです。

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

次に、この関数を使用して、実際の値のベクトルと予測値の間の SMAPE を計算できます。

 #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

もう一度、SMAPE は12.45%であることがわかり、前の例の結果と一致します。

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