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Crea un pronóstico por regresión para un producto nuevo

Ya vimos en un ejercicio anterior que también merece la pena construir pronósticos por regresión. Tu espacio de trabajo tiene algunos elementos precargados para ayudarte. Tienes un data frame llamado MET_sp_train con las variables log_sales, log_price, christmas, valentine, newyear y mother. Tu espacio de trabajo también incluye un data frame de validación, MET_sp_valid, para hacer predicciones.

Este ejercicio forma parte del curso

Previsión de la demanda de productos en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Construye un modelo de regresión que prediga el logaritmo de las ventas usando el logaritmo del precio y todas las variables de festivos y promociones.
  • Genera el pronóstico del modelo con la función predict y el data frame MET_sp_valid.
  • Exponencia tu pronóstico y crea un objeto xts.
  • Calcula el MAPE usando el objeto MET_sp_v para tu conjunto de validación. El data frame MET_sp_valid no te servirá aquí porque tiene todos los precios en logaritmos y quieres el MAPE sobre los precios reales.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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)
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