MAD预测模型，python算法实现

Question

python算法实现，全英文，看懂题目，算法小菜鸡需要帮助，正在猛补，需要帮助

Answer 1

帮你问了一下
a. 计算MAD（平均绝对偏差）：将每个预测值与相应的实际值之差取绝对值，然后计算这些绝对值的平均值。
b. 使用RSFE（相对平均误差）计算跟踪信号：将每个预测值与相应的实际值之差除以相应的实际值，然后计算这些相对误差的平均值。
c. 根据计算结果对Harlen的预测方法发表评论。MAD和跟踪信号可以帮助评估预测的准确性和稳定性。如果MAD较小且跟踪信号在可接受范围内，那么Harlen的预测方法可能是有效的。如果MAD较大或跟踪信号超出了可接受范围，那么可能需要重新评估和改进预测方法。

import numpy as np

# 预测值和实际值
forecast = np.array([140, 140, 140, 140, 140, 150, 150, 150])
actual = np.array([137, 133, 150, 160, 180, 170, 185, 205])

# 计算预测误差
forecast_error = actual - forecast

# 计算MAD（平均绝对偏差）
mad = np.mean(np.abs(forecast_error))

# 计算相对平均误差
relative_error = forecast_error / actual

# 计算跟踪信号
tracking_signal = np.sum(relative_error)

print("MAD（平均绝对偏差）:", mad)
print("跟踪信号:", tracking_signal)