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評価基準(SE)
SE分野でよく見られるであろう評価基準は下記の通り。
使われ方などは今後、勉強する予定。
Y:実測値、Y^:予測値とする。添字はそれぞれi(i=1,...,N)とする。
・MRE (Magnitude of Relative Error) 相対誤差
MRE = |Y - Y^| / Y
・MER (Magnitude of Error Relative)
MER = |Y - Y^| / Y
・MMRE (Mean Magnitude of Relative Error)
MMRE = 1/N * Sigma(i=1 to N) MRE_i
・MdMRE (Median Magnitude of Relative Error)
MdMRE = median(MRE)
・PRED25.MRE (Percentage of Prediction...)
相対誤差MREが25%以下の個体が母数に占める割合
-> PRED25が大きいほど、MREにおいて良い予測精度を表している
rcode1
下記のインプット(data, list)から、アウトプット(mat)を作成する。
> data
ID キb tesy
1 aa 190 a
2 bb 38 a
3 cc 9999 b
4 dd 10 e
> list
original esti index
1 ID ID 1
2 aa v1 2
3 工期 v2 3
4 しょう v3 4
5 規模 キb 5
> mat
ID aa 工期 しょう 規模
[1,] 1 NA NA NA 190
[2,] 2 NA NA NA 38
[3,] 3 NA NA NA 9999
[4,] 4 NA NA NA 10
■コード
df <- data[,is.element(colnames(data),list$esti)]
a <- matrix(0,0,nrow(list))
colnames(a) <- list[,2]
temp <- merge(a,df,all=T)
foo <- function(x){
return(list[is.element(list$esti,x),1])
}
foo2 <- function(x){
return(list[is.element(list$original,x),3])
}
colnames(temp) <- sapply(colnames(temp),foo)
sl <- sapply(colnames(temp),foo2)
mat <- matrix(0,nrow(temp),ncol(temp))
for(i in 1:ncol(temp)){
rltvec <- temp[,is.element(colnames(temp),names(sl[i]))]
print(rltvec)
mat[,sl[i]] <- rltvec
}
colnames(mat) <- list$original