วิธีคำนวณ wmape ใน r (พร้อมตัวอย่าง)

หนึ่งในหน่วยเมตริกที่ใช้กันมากที่สุดในการวัดความแม่นยำในการคาดการณ์ของแบบจำลองคือ WMAPE ซึ่งย่อมาจาก เปอร์เซ็นต์ข้อผิดพลาดเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์โดยเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก

สูตรคำนวณ WMAPE คือ:

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

ทอง:

• Σ – สัญลักษณ์ที่หมายถึง “ผลรวม”
• y _i – คุณค่าที่แท้จริงของการสังเกต ^{ครั้งที่ 3}
• ŷ _i – ค่าทำนายของการสังเกต ^{ครั้งที่} i
• w _i – น้ำหนักของการสังเกต ^{ครั้งที่} i

เราสามารถกำหนดฟังก์ชันต่อไปนี้เพื่อคำนวณ WMAPE ใน R:

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

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชันนี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: การคำนวณ WMAPE ใน R

สมมติว่าเรามีกรอบข้อมูลต่อไปนี้ใน R ซึ่งมีข้อมูลเกี่ยวกับยอดขายจริงและการคาดการณ์สำหรับร้านค้าปลีก:

 #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

ในการคำนวณ WMAPE สำหรับความแตกต่างระหว่างยอดขายจริงและยอดขายที่คาดการณ์ เราสามารถกำหนดเวกเตอร์ของน้ำหนักที่จะใช้ จากนั้นใช้ฟังก์ชัน WMAPE ที่เรากำหนดไว้ก่อนหน้านี้:

 #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 สำหรับรุ่นนี้กลายเป็น 13.27635%

นั่นคือข้อผิดพลาดเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักระหว่างมูลค่าการขายที่คาดการณ์ไว้และมูลค่าการขายจริงคือ 13.27635%

โปรดทราบว่าเราได้กำหนดน้ำหนักที่มากขึ้นให้กับค่าเดือนมกราคมและกุมภาพันธ์ในตัวอย่างนี้

คุณสามารถกำหนดน้ำหนักให้มากขึ้นหรือน้อยลงให้กับการสังเกตต่างๆ ได้โดยขึ้นอยู่กับปัญหาเฉพาะของคุณ โดยพิจารณาจากความสำคัญของข้อผิดพลาดแต่ละข้อในแบบจำลองของคุณ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการงานทั่วไปอื่นๆ ใน R:

วิธีการคำนวณ MAPE ใน R
วิธีการคำนวณ SMAPE ใน R
วิธีการคำนวณ RMSE ใน R