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予測の可視化

今回の予測は平均で18%以上ずれていました。原因を探るため、予測と検証データを視覚的に比較してみましょう。ワークスペースには、予測オブジェクト forecast_MET_t と検証データセット MET_t_valid が読み込まれています。検証期間は22週間であることを忘れないでください。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ製品需要の予測

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演習の手順

  • 予測の平均（forecast$mean）を、for_dates オブジェクトを時系列インデックスとして使い、xts オブジェクトに変換します。検証データは22週間であることを踏まえてください。
  • 検証データセットをプロットします。
  • 検証プロットの上に予測（for_MET_t_xts）を重ねて表示します。
  • 見やすくするため、どちらのプロット設定も変更しないでください。

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。

# Convert your forecast to an xts object
for_dates <- seq(as.Date("2017-01-01"), length = ___, by = "weeks")
for_MET_t_xts <- xts(forecast_MET_t$___, order.by = ___)

# Plot the validation data set
plot(MET_t_valid, main = 'Forecast Comparison', ylim = c(4000, 8500))

# Overlay the forecast of 2017
lines(___, col = "blue")
コードを編集して実行