精度功能：MAPE校正

Question

我正在尝试预测每小时去医院急诊室的次数。几个小时的实际值是0，这在我为每个模型计算MAPE时是一个真正的问题。我看到了此question，在这里建议使用MASE（平均绝对标度误差），这也是由功能精度（预测包）给出的度量。但是，在我的情况下，这是不可能的，因为MASE提供了NaN。

因此，我尝试更改MAPE函数的原始代码，并仅使用我的项目所需的函数：首先，我为MAPE尝试了此代码，但是由于.resid和.actual是向量，因此它不起作用。

root_squared_error <- function(.resid, na.rm = TRUE, ...){sqrt(MSE(.resid, na.rm = na.rm))}
Mean_Abs_error <- function(.resid, na.rm = TRUE, ...){ mean(abs(.resid), na.rm = na.rm)}    
Mean_Abs_percentage_error <- function(.resid, .actual, na.rm = TRUE, ...){
      if(.resid == 0){
        if(.actual == 0){
          mean(abs(0), na.rm = na.rm)  
        } else{
          mean(abs(100), na.rm = na.rm)
        }
      }
      mean(abs(.resid / .actual * 100), na.rm = na.rm)
    }

> accuracy(demand_fc_test,test,  measures = list(RMSE = root_squared_error, MAE = Mean_Abs_error, MAPE = Mean_Abs_percentage_error))
        # A tibble: 6 x 6
          .model    MTS    .type   RMSE     MAE  MAPE
          <chr>     <chr>  <chr>  <dbl>   <dbl> <dbl>
        1 Benchmark Blue   Test  0.459  0.192     Inf
        2 Benchmark Green  Test  3.07   2.16      Inf
        3 Benchmark Orange Test  0.579  0.280     Inf
        4 Benchmark Red    Test  0.0673 0.00453   100
        5 Benchmark White  Test  0.229  0.0516    Inf
        6 Benchmark Yellow Test  2.38   1.74      Inf
        Warning messages:
        1: In if (.resid == 0) { :
          the condition has length > 1 and only the first element will be used

此错误消息出现10次。经过一些研究，我看到了ifelse函数解决类似问题的示例。但是，这不能完全起作用，因为它正在为每个值计算每个错误，并且不显示摘要表。

Mean_Abs_percentage_error <- function(.resid, .actual, na.rm = TRUE, ...){
  ifelse(.resid == 0,
         ifelse(.actual == 0, 0, 100),
         abs(.resid / .actual * 100)
  )}

> accuracy(demand_fc_test,test,
+          measures = list(RMSE = root_squared_error, MAE = Mean_Abs_error, MAPE = Mean_Abs_percentage_error))
# A tibble: 13,248 x 6
   .model    MTS   .type  RMSE   MAE  MAPE
   <chr>     <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 Benchmark Blue  Test  0.459 0.192     0
 2 Benchmark Blue  Test  0.459 0.192     0
 3 Benchmark Blue  Test  0.459 0.192     0
 4 Benchmark Blue  Test  0.459 0.192     0
 5 Benchmark Blue  Test  0.459 0.192     0
 6 Benchmark Blue  Test  0.459 0.192     0
 7 Benchmark Blue  Test  0.459 0.192     0
 8 Benchmark Blue  Test  0.459 0.192     0
 9 Benchmark Blue  Test  0.459 0.192     0
10 Benchmark Blue  Test  0.459 0.192     0
# ... with 13,238 more rows

我认为问题出在我使用ifelse函数的方式上。我需要将该条件应用于每个预测的每个值（在我有多个模型的情况下），并且它应该返回每个模型的平均值。我正在尝试获得与应用精度函数而未作任何更改一样的输出，这是我需要一个具有n行和6列的tsiblle，其中n是模型数。

关于如何解决我的问题的任何建议？预先谢谢你。

我的数据示例：

library(fpp3)
library(fasster)
> dados
# A tsibble: 140,400 x 7 [1h] <UTC>
# Key:       MTS [6]
   Date                  Weekday  MTS     Demand   Temperature  DaysToHoliday DaysAfterHoliday
   <dttm>                <int>   <chr>    <int>       <dbl>         <int>            <int>
 1 2017-05-01 00:00:00    1       Blue     0          11.4            0                0
 2 2017-05-01 01:00:00    1       Blue     0          11.2            0                0
 3 2017-05-01 02:00:00    1       Blue     1          11.2            0                0
 4 2017-05-01 03:00:00    1       Blue     0          10.9            0                0
 5 2017-05-01 04:00:00    1       Blue     1          10.9            0                0

Answer 1

基于在线快速搜索，这是MAPE在其中具有零值的时间序列方面的已知缺点。建议使用sMAPE。这是我查看的维基百科页面，当我搜索时还有另外两个博客文章：https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error

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