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新製品の回帰予測を構築する

前の演習で、回帰による予測も有効であることを確認しました。作業スペースには補助となるオブジェクトがいくつか読み込まれています。MET_sp_train というデータフレームがあり、log_sales、log_price、christmas、valentine、newyear、mother の変数が含まれています。予測用の検証データフレーム MET_sp_valid も用意されています。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ製品需要の予測

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演習の手順

  • 価格の対数と、すべての休日・プロモーション変数を説明変数にして、売上の対数を予測する回帰モデルを作成します。
  • predict 関数と MET_sp_valid データフレームを使って予測を行います。
  • 予測値を指数関数で元のスケールに戻し、xts オブジェクトを作成します。
  • 検証用には MET_sp_v オブジェクトを使って MAPE を計算します。MET_sp_valid データフレームは価格がすべて対数になっているため使えません。実際の価格に対する MAPE を求めたいからです。

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。

# 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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