如何在 Excel 中计算 SMAPE？

SMAPE（Symmetric mean absolute percentage error）是一种用于衡量实际值与预测值之间差异的指标，通常用于评估预测模型的准确性。在 Excel 中，我们可以使用一些简单的函数来计算 SMAPE。

SMAPE 的定义

SMAPE 的定义如下：

$$SMAPE = \frac{100%}{n}\sum_{t=1}^{n}\frac{|F_t - A_t|}{(|F_t|+|A_t|)/2}$$

其中，$F_t$ 表示预测值，$A_t$ 表示实际值，$n$ 表示样本个数。

在 Excel 中计算 SMAPE

假设我们有一个预测数据集和一个实际数据集，它们分别在 A 列和 B 列中。我们可以按照以下步骤来计算 SMAPE：

1. 计算 $|F_t - A_t|$，即预测值与实际值之差的绝对值。可以使用 ABS 函数来实现，公式如下：

   =ABS(A2-B2)

   其中，A2 和 B2 分别为预测值和实际值的单元格地址，这里假设数据从第 2 行开始。

2. 计算 $(|F_t|+|A_t|)/2$，即预测值与实际值的绝对值之和的一半。可以使用 SUM 和 ABS 函数来实现，公式如下：

   =(ABS(A2)+ABS(B2))/2

   同样，A2 和 B2 分别为预测值和实际值的单元格地址。

3. 计算 $\frac{|F_t - A_t|}{(|F_t|+|A_t|)/2}$，即上述两个值的比例。将第 1 步的结果除以第 2 步的结果即可，公式如下：

   =ABS(A2-B2)/((ABS(A2)+ABS(B2))/2)

4. 将第 3 步的结果累加起来并除以样本个数 $n$，即可得到 SMAPE，公式如下：

   =AVERAGE(C2:Cx)

   其中，Cx 表示数据的最后一行。

这样，我们就完成了 SMAPE 的计算。可以将上述公式填充到整个数据集中，得到每一个样本的 SMAPE 值。

总结

在 Excel 中计算 SMAPE 只需要简单的数学运算和一些函数的组合即可。通过这种方式，我们可以很方便地评估预测模型的准确性，进一步改进我们的预测算法。