Jak obliczyć wmape w r (z przykładem)
Jedną z najczęściej używanych metryk do pomiaru dokładności prognozy modelu jest WMAPE , co oznacza średni ważony bezwzględny błąd procentowy .
Wzór do obliczenia WMAPE to:
WMAPE = (Σ|y i – ŷ i |*w i ) / (Σy i *w i ) * 100
Złoto:
- Σ – symbol oznaczający „sumę”
- y i – Rzeczywista wartość i-tej obserwacji
- ŷ i – Przewidywana wartość i- tej obserwacji
- w i – waga i- tej obserwacji
Możemy zdefiniować następującą funkcję do obliczania WMAPE w R:
find_WMAPE <- function (y, yhat, w){ return (sum(abs(y-yhat)*w)/sum(y*w)*100) }
Poniższy przykład pokazuje, jak w praktyce wykorzystać tę funkcję.
Przykład: obliczanie WMAPE w R
Załóżmy, że mamy następującą ramkę danych w R, która zawiera informacje o aktualnej i prognozowanej sprzedaży w sklepie detalicznym:
#create dataset data <- data. frame (actual=c(23, 37, 44, 47, 48, 48, 46, 43, 32, 27, 26, 24), forecast=c(37, 40, 46, 44, 46, 50, 45, 44, 34, 30, 22, 23)) #view dataset data current forecast 1 23 37 2 37 40 3 44 46 4 47 44 5 48 46 6 48 50 7 46 45 8 43 44 9 32 34 10 27 30 11 26 22 12 24 23
Aby obliczyć WMAPE dla różnicy między rzeczywistą a prognozowaną sprzedażą, możemy zdefiniować wektor wag, których będziemy używać, a następnie skorzystać z funkcji WMAPE, którą zdefiniowaliśmy wcześniej:
#define function to calculate WMAPE find_WMAPE <- function (y, yhat, w){ return (sum(abs(y-yhat)*w)/sum(y*w)*100) } #define weights for each month weights <- c(20, 20, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6) #calculate WMAPE find_WMAPE(df$actual, df$predicted, weights) [1] 13.27635
WMAPE dla tego modelu okazuje się wynosić 13,27635% .
Oznacza to, że średni ważony bezwzględny błąd procentowy między przewidywanymi wartościami sprzedaży a rzeczywistymi wartościami sprzedaży wynosi 13,27635%.
Należy pamiętać, że w tym przykładzie przypisaliśmy znacznie większe wagi wartościom stycznia i lutego.
W zależności od konkretnego problemu możesz przypisać większe lub mniejsze wagi różnym obserwacjom w oparciu o wagę każdego błędu w modelu.
Dodatkowe zasoby
Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w języku R:
Jak obliczyć MAPE w R
Jak obliczyć SMAPE w R
Jak obliczyć RMSE w R