Bangun peramalan regresi untuk produk baru
Kita telah melihat pada latihan sebelumnya bahwa peramalan regresi juga layak untuk dibuat! Ruang kerja Anda telah dimuat sebelumnya dengan beberapa hal yang membantu. Anda memiliki data frame bernama MET_sp_train dengan variabel log_sales, log_price, christmas, valentine, newyear, dan mother. Ruang kerja Anda juga memiliki data frame validasi MET_sp_valid untuk membuat prediksi.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Peramalan Permintaan Produk dengan R
Petunjuk latihan
- Bangun model regresi yang memprediksi log penjualan dengan log harga serta semua variabel hari raya dan promosi.
- Lakukan peramalan menggunakan fungsi
predictdan data frameMET_sp_valid. - Lakukan eksponensiasi atas hasil peramalan Anda dan buat objek xts.
- Hitung MAPE menggunakan objek
MET_sp_vuntuk himpunan validasi Anda. Data frameMET_sp_validtidak membantu di sini karena berisi semua harga dalam log, sedangkan Anda menginginkan MAPE pada harga aktual.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# 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)