Як розрахувати smape в r

Симетрична середня абсолютна відсоткова помилка (SMAPE) використовується для вимірювання точності прогнозування моделей. Він розраховується таким чином:

SMAPE = (1/n) * Σ(|прогноз – фактичний| / ((|фактичний| + |прогноз|)/2) * 100

золото:

• Σ – символ, що означає «сума»
• n – розмір вибірки
• real – фактичне значення даних
• прогноз – очікуване значення даних

Чим менше значення SMAPE, тим краща точність прогнозування даної моделі.

Цей підручник пояснює два різні методи, які можна використовувати для обчислення SMAPE у R.

Спосіб 1. Використовуйте smape() із пакету Metrics

Одним із способів обчислення SMAPE в R є використання функції smape() із пакету Metrics :

 library (Metrics)

#define actual values
actual <- c(12, 13, 14, 15, 15, 22, 27)

#define forecasted values
forecast <- c(11, 13, 14, 14, 15, 16, 18)

#calculate SMAPE
smape(actual, forecast)

[1] 0.1245302

Ми бачимо, що симетрична середня абсолютна відсоткова помилка для цієї моделі становить 12,45% .

Спосіб 2: Напишіть власну функцію

Ще один спосіб обчислення SMAPE – створити нашу власну функцію, як описано нижче:

 find_smape <- function (a, f) {
  return ( 1 /length(a) * sum( 2 *abs(fa) / (abs(a)+abs(f))* 100 ))
}

Потім ми можемо використовувати цю функцію для обчислення SMAPE між вектором фактичних значень і прогнозованих значень:

 #define actual values
actual <- c(12, 13, 14, 15, 15,22, 27)

#define forecasted values
forecast <- c(11, 13, 14, 14, 15, 16, 18)

#calculate SMAPE
find_smape(actual, forecast)

[1] 12.45302

Знову SMAPE виявляється 12,45% , що відповідає результатам попереднього прикладу.

Додаткові ресурси

Як розрахувати MAPE в R
Як розрахувати MAD в R
Як розрахувати MAE в R
Як розрахувати RMSE в R
Як розрахувати MSE в R