在R中计算平均MAPE和MSE的有效方法

Question

>我有一个真实的数据和预测数据，我想计算整体MAPE和MSE。数据是时间序列，每列表示不同周的数据。我预测每个项目在 52 周中的每一周的价值，如下所示。计算 R 中总体误差的最佳方法是什么。

real = matrix( 
    c("item1", "item2", "item3", "item4", .5, .7, 0.40, 0.6, 0.3, 0.29, 0.7, 0.09, 0.42, 0.032, 0.3, 0.37), 
     nrow=4, 
     ncol=4) 
colnames(real) <- c("item", "week1", "week2", "week3")

predicted = matrix( 
  c("item1", "item2", "item3", "item4", .55, .67, 0.40, 0.69, 0.13, 0.9, 0.47, 0.19, 0.22, 0.033, 0.4, 0.37), 
  nrow=4, 
  ncol=4) 
colnames(predicted) <- c("item", "week1", "week2", "week3")

Answer 1

首先如何获得预测值？用于获取预测值的模型可能基于最小化预测误差的某些函数(通常是 MSE(。因此，如果计算预测值，则在拟合模型时，已沿线计算残差和某些指标。您可能可以直接检索它们。

如果预测值恰好被扔到您的膝盖上，并且您与拟合模型无关，则按如下方式计算 MSE 和 MAPE：

每个项目每周只有一条记录。因此，对于每个项目，您每周只能计算一个预测误差。根据您的应用，您可以选择计算每个项目或每周的 MSE 和 MAPE。

您的数据如下所示：

real <- matrix( 
  c(.5, .7, 0.40, 0.6, 0.3, 0.29, 0.7, 0.09, 0.42, 0.032, 0.3, 0.37), 
  nrow = 4, ncol = 3)
colnames(real) <- c("week1", "week2", "week3")
predicted <- matrix( 
  c(.55, .67, 0.40, 0.69, 0.13, 0.9, 0.47, 0.19, 0.22, 0.033, 0.4, 0.37), 
  nrow = 4, ncol = 3) 
colnames(predicted) <- c("week1", "week2", "week3")

计算每个条目的(百分比/平方(误差：

pred_error    <- real - predicted 
pct_error     <- pred_error/real
squared_error <- pred_error^2

计算 MSE、MAPE：

# For per-item prediction errors
apply(squared_error,  MARGIN = 1, mean)    # MSE
apply(abs(pct_error), MARGIN = 1, mean)    # MAPE
# For per-week prediction errors
apply(squared_error,  MARGIN = 0, mean)    # MSE
apply(abs(pct_error), MARGIN = 0, mean)    # MAPE