Como calcular wmape em r (com exemplo)

Uma das métricas mais comumente usadas para medir a precisão da previsão de um modelo é WMAPE , que significa erro percentual absoluto médio ponderado .

A fórmula para calcular WMAPE é:

WMAPE = (Σ|y _i – ŷ _i |*w _i ) / (Σy _i *w _i ) * 100

Ouro:

• Σ – um símbolo que significa “soma”
• y _i – O valor real da ^i-ésima observação
• ŷ _i – O valor previsto da i- ^ésima observação
• w _i – O peso da i- ^ésima observação

Podemos definir a seguinte função para calcular WMAPE em R:

 find_WMAPE <- function (y, yhat, w){
  return (sum(abs(y-yhat)*w)/sum(y*w)*100)
}

O exemplo a seguir mostra como usar esta função na prática.

Exemplo: calculando WMAPE em R

Suponha que temos o seguinte quadro de dados em R que contém informações sobre vendas reais e previstas para uma loja de varejo:

 #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

Para calcular o WMAPE para a diferença entre as vendas reais e previstas, podemos definir um vetor de pesos a ser usado e, em seguida, usar a função WMAPE que definimos anteriormente:

 #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

O WMAPE para este modelo é 13,27635% .

Ou seja, o erro percentual absoluto médio ponderado entre os valores de vendas previstos e os valores de vendas reais é de 13,27635%.

Observe que atribuímos pesos muito maiores aos valores de janeiro e fevereiro neste exemplo.

Dependendo do seu problema específico, você pode atribuir pesos maiores ou menores a diferentes observações com base na importância de cada erro no seu modelo.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:

Como calcular o MAPE em R
Como calcular SMAPE em R
Como calcular RMSE em R