Python တွင် smape တွက်ချက်နည်း

Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE) ကို မော်ဒယ်များ၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော တိကျမှုကို တိုင်းတာရန် အသုံးပြုပါသည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။

SMAPE = (1/n) * Σ(|ခန့်မှန်းချက် – အမှန်တကယ်| / ((| အမှန်တကယ်| + | ခန့်မှန်းချက်|)/2) * 100

ရွှေ-

• ∑ – “ပေါင်း” ဟူသော သင်္ကေတ
• n – နမူနာအရွယ်အစား
• real – ဒေတာ၏ အမှန်တကယ်တန်ဖိုး
• ခန့်မှန်းချက် – ဒေတာ၏မျှော်မှန်းတန်ဖိုး

ဤသင်ခန်းစာတွင် Python တွင် SMAPE တွက်ချက်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။

Python တွင် SMAPE တွက်ချက်နည်း

SMAPE ကိုတွက်ချက်ရန် built-in Python လုပ်ဆောင်ချက်မရှိပါ၊ သို့သော်၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန်ရိုးရှင်းသောလုပ်ဆောင်ချက်ကိုကျွန်ုပ်တို့ဖန်တီးနိုင်သည်။

 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)

ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဇယားနှစ်ခုအတွက် SMAPE ကို တွက်ချက်ရန် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို သုံးနိုင်သည်- အမှန်တကယ် ဒေတာတန်ဖိုးများပါရှိသော တစ်ခုနှင့် ခန့်မှန်းထားသည့် ဒေတာတန်ဖိုးများပါရှိသော တစ်ခု။

 #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

ရလဒ်များမှ၊ ဤမော်ဒယ်အတွက် ပျမ်းမျှ symmetric absolute percentage error သည် 12.45302% ဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့နိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

SMAPE အတွက် Wikipedia ဝင်ခွင့်
SMAPE အပေါ် Rob J. Hyndman ၏ အတွေးအမြင်များ
Python တွင် MAPE တွက်ချက်နည်း
MAPE ကို R ဖြင့် တွက်နည်း
Excel တွင် MAPE တွက်ချက်နည်း