R에서 smpe를 계산하는 방법

대칭 평균 절대 백분율 오류(SMPE)는 모델의 예측 정확도를 측정하는 데 사용됩니다. 다음과 같이 계산됩니다.

SMAPE = (1/n) * Σ(|예측 – 실제| / ((|실제| + |예측|)/2) * 100

금:

• Σ – “합계”를 의미하는 기호
• n – 표본 크기
• real – 데이터의 실제 값
• 예측 – 데이터의 예상 값

SMape 값이 작을수록 주어진 모델의 예측 정확도가 높아집니다.

이 튜토리얼에서는 R에서 SMape를 계산하는 데 사용할 수 있는 두 가지 방법을 설명합니다.

방법 1: Metrics 패키지의 smap() 사용

R에서 SMape를 계산하는 한 가지 방법은 Metrics 패키지의 smape() 함수를 사용하는 것입니다.

 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

이 모델의 대칭 평균 절대 백분율 오차는 12.45% 임을 알 수 있습니다.

방법 2: 자신만의 함수 작성

SMape를 계산하는 또 다른 방법은 다음과 같이 자체 함수를 만드는 것입니다.

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

그런 다음 이 함수를 사용하여 실제 값 벡터와 예측 값 사이의 SMAP를 계산할 수 있습니다.

 #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

이번에도 SMPE는 12.45% 로 나타났으며 이는 이전 예의 결과와 일치합니다.

추가 리소스

R에서 MAPE를 계산하는 방법
R에서 MAD를 계산하는 방법
R에서 MAE를 계산하는 방법
R에서 RMSE를 계산하는 방법
R에서 MSE를 계산하는 방법