auto.arima() 関数
auto.arima 関数を使うと、構築の出発点として良いモデルを自動で選べます。首都圏地域のすべての製品を合計した地域売上データは、MET_t オブジェクトとしてワークスペースに読み込まれています。これらの日付の扱いには index 関数を使います。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ製品需要の予測
演習の手順
- データを訓練用と検証用に分割し、検証用は2017年のデータすべてにします。訓練用の分割は用意してあるので、検証用を作成してみましょう。日付は YYYY-MM-DD 形式を使用してください。
- 首都圏地域の売上の訓練データに対して
auto.arima()関数を実行します。
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。
# Split the data into training and validation
MET_t_train <- MET_t[index(MET_t) < "2017-01-01"]
MET_t_valid <- ___[index(___) >= "___"]
# Use auto.arima() function for metropolitan sales training data
auto.arima(___)