Začněte nyníZačněte zdarma

Sestavení regresní předpovědi pro nový produkt

V předchozím cvičení jsme viděli, že regresní předpovědi jsou také užitečné! V pracovním prostředí máš připraveno několik věcí. K dispozici je datový rámec MET_sp_train s proměnnými log_sales, log_price, christmas, valentine, newyear a mother. Pracovní prostředí obsahuje také validační datový rámec MET_sp_valid pro předpovědi.

Toto cvičení je součástí kurzu

Předpovídání poptávky po produktech v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Sestav regresní model predikující logaritmus prodejů pomocí logaritmu ceny a všech proměnných pro svátky a akce.
  • Vytvoř předpověď modelu pomocí funkce predict a datového rámce MET_sp_valid.
  • Exponencuj svou předpověď a vytvoř objekt xts.
  • Vypočítej MAPE pomocí objektu MET_sp_v pro validační sadu. Datový rámec MET_sp_valid ti zde nepomůže, protože obsahuje logaritmické ceny a ty chceš MAPE na skutečných cenách.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Build a regression model on the training data
model_MET_sp_full <- lm(___ ~ ___ + ___ + ___ + ___ + ___, data = ___)

# Forecast the regression model using the predict function
pred_MET_sp <- ___(___, newdata = ___)

# Exponentiate your predictions and create an xts object
pred_MET_sp <- ___(___)
pred_MET_sp_xts <- ___(___, order.by = ___)

# Calculate MAPE
MAPE <- mape(___, ___)
print(MAPE)
Upravit a spustit kód