잔차 예측 시각화하기
이 강의 전반에서 했던 것처럼, 예측 결과가 어떻게 보이는지 시각화해 보겠습니다. 모델 객체는 for_MET_hi_arima입니다. 예측값은 모델 객체의 mean 요소에 저장되어 있음을 기억하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 제품 수요 예측하기
연습 안내
- 예측값을
xts객체로 변환하세요. 인덱스로 제공된dates_valid객체 코드를 사용하세요. - 예측값을 플로팅하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Convert your forecasts into an xts object
dates_valid <- seq(as.Date("2017-01-01"), length = 22, by = "weeks")
for_MET_hi_arima <- xts(___$___, order.by = ___)
# Plot the forecast
plot(___)