用R语言写,采用平均绝对误差(mean absolute error,MAE)选 用 个 指 标 分 别 对 ARIMA 和ARIMA_SVR 模型的预测性能进行评估
时间: 2024-02-17 08:59:40 浏览: 18
您好!感谢您的提问。关于您的问题,我可以给出以下回答:
首先,您提到的ARIMA和ARIMA_SVR模型都是时间序列预测模型,其预测性能可以采用平均绝对误差(MAE)进行评估。MAE是一个常用的评价指标,它衡量的是预测值与实际值之间的平均绝对误差,可以用来评估模型的预测精度。
如果您使用R语言进行模型开发和预测,可以使用forecast包中的accuracy函数来计算MAE指标。具体来说,您可以按照以下步骤进行:
1. 首先,使用arima函数或者arima模型中的auto.arima函数来训练ARIMA模型,并使用predict函数进行预测。
2. 然后,使用svm函数或者e1071包中的svm函数来训练ARIMA_SVR模型,并使用predict函数进行预测。
3. 最后,使用accuracy函数来计算MAE指标,代码如下:
```R
# 计算ARIMA模型的MAE指标
library(forecast)
arima_mae <- accuracy(arima_pred, test_data)[2]
# 计算ARIMA_SVR模型的MAE指标
library(e1071)
svm_fit <- svm(train_data, train_label)
svm_pred <- predict(svm_fit, test_data)
svm_mae <- mean(abs(svm_pred - test_label))
```
其中,arima_pred和svm_pred分别为ARIMA模型和ARIMA_SVR模型的预测结果,test_data和test_label为测试集的特征和标签,train_data和train_label为训练集的特征和标签。
需要注意的是,MAE越小表示模型的预测精度越高。因此,您可以通过比较ARIMA和ARIMA_SVR模型的MAE指标来评估它们的预测性能,选择更好的模型进行预测。