R'de wmape nasıl hesaplanır (örnekle)

Bir modelin tahmin doğruluğunu ölçmek için en yaygın kullanılan ölçümlerden biri, ağırlıklı ortalama mutlak yüzde hatası anlamına gelen WMAPE’dir .

WMAPE’yi hesaplamak için formül:

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

Altın:

• Σ – “toplam” anlamına gelen bir sembol
• y _i – ^i’inci gözlemin gerçek değeri
• ŷ _i – ^i’inci gözlemin tahmin edilen değeri
• w _i – ^i’inci gözlemin ağırlığı

R’de WMAPE’yi hesaplamak için aşağıdaki işlevi tanımlayabiliriz:

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

Aşağıdaki örnekte bu fonksiyonun pratikte nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.

Örnek: R’de WMAPE’nin hesaplanması

Bir perakende mağazasının fiili ve tahmini satışları hakkında bilgi içeren R’de aşağıdaki veri çerçevesine sahip olduğumuzu varsayalım:

 #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

Gerçek ve tahmini satışlar arasındaki farka ilişkin WMAPE’yi hesaplamak için kullanılacak bir ağırlık vektörü tanımlayabilir, ardından daha önce tanımladığımız WMAPE işlevini kullanabiliriz:

 #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

Bu modelin WMAPE’si %13,27635 olarak çıkıyor.

Yani tahmin edilen satış değerleri ile gerçekleşen satış değerleri arasındaki ağırlıklı ortalama mutlak yüzdelik hata %13,27635’tir.

Bu örnekte Ocak ve Şubat değerlerine çok daha büyük ağırlıklar atadığımızı unutmayın.

Özel probleminize bağlı olarak, modelinizdeki her hatanın önemine göre farklı gözlemlere daha fazla veya daha az ağırlık atayabilirsiniz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde R’de diğer ortak görevlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

R’de MAPE nasıl hesaplanır
R’de SMAPE nasıl hesaplanır
R’de RMSE nasıl hesaplanır