如何使用实际的 e 预测值计算 r 中的 MAPE？答案

【问题标题】：How I can calculate MAPE in r with actual e predicted values?如何使用实际的 e 预测值计算 r 中的 MAPE？
【发布时间】：2020-06-01 09:55:04
【问题描述】：

我正在尝试在 R 中计算 MAPE，但我有任何问题。我有一个从 2017 年到 2020 年的食品零售数据集，我将其分为训练集 e 和测试集。现在，以这种方式计算预测值之后：

tsData_train <- ts(t1[,3], start= 2017, end= 2019, frequency=12)
tsData_test <- ts(t2[,3], start=2019, end= 2020, frequency=12)

#choose best model with arima

a1 <-auto.arima(tsData_train, max.d = 1, D=1)
fitA <- arima(tsData_train, method="ML")
pred <- predict(fitA,n.ahead = 4)
futurVal <- forecast(a1 ,h=24)`

请告诉我代码是否正确。我想手动计算 MAPE，我的感想是：

abs((actual-predicted)/predicted)

但我不知道哪些是实际的和预测的。请帮帮我。

【问题讨论】：

标签： r prediction forecasting arima forecast

【解决方案1】：

MAPE 是平均绝对百分比误差，因此它缺乏均值。此外：

MAPE = mean(abs((Y - Yhat)/Y))

其中 Y 是实际值或观察值，Yhat 是预测值。

【讨论】：

抱歉，在我的代码中，“实际”是 tsData_train，预测是“futurVal”？
Y 或实际是 tsData_test 并且预测或 Yhat 应该具有相同的大小。您应该使用拟合模型来预测 24 个周期，即 futurVal。 Ps：命名一个不是预测值的向量 pred 是个坏主意。祝你好运！