ARIMA による予測
アンサンブルモデルを作る前に、予測を平均できるよう、まず需要そのものの時系列予測を用意します。トレーニングデータ MET_hi と検証データ MET_hi_v は、ワークスペースに保存されています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ製品需要の予測
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Build an ARIMA model using the auto.arima function
MET_hi_model_arima <- ___(___)
# Forecast the ARIMA model you just built above
for_MET_hi <- ___(___, h = ___)