Como calcular smape em python

O erro percentual médio absoluto simétrico (SMAPE) é usado para medir a precisão preditiva dos modelos. É calculado da seguinte forma:

SMAPE = (1/n) * Σ(|previsão – real| / ((|real| + |previsão|)/2) * 100

Ouro:

• Σ – um símbolo que significa “soma”
• n – tamanho da amostra
• real – o valor real dos dados
• previsão – o valor esperado dos dados

Este tutorial explica como calcular SMAPE em Python.

Como calcular SMAPE em Python

Não existe uma função Python integrada para calcular o SMAPE, mas podemos criar uma função simples para fazer isso:

 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)

Podemos então usar esta função para calcular o SMAPE para duas tabelas: uma que contém os valores reais dos dados e outra que contém os valores dos dados previstos.

 #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

A partir dos resultados, podemos ver que o erro percentual absoluto simétrico médio para este modelo é 12,45302% .

Recursos adicionais

Entrada da Wikipédia para SMAPE
Os pensamentos de Rob J. Hyndman sobre o SMAPE
Como calcular MAPE em Python
Como calcular o MAPE em R
Como calcular o MAPE no Excel