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회귀 예측 시각화

아주 잘하셨어요! 이제 대도시 지역의 고급 제품에 대한 예측치를 얻었습니다. 이 예측을 시각화해 보세요!

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 제품 수요 예측하기

강의 보기

연습 안내

  • 제공된 날짜 인덱스를 사용해 예측 객체 pred_MET_hixts 객체로 변환하고, 이름을 pred_MET_hi_xts로 지정하세요.
  • 방금 만든 이 객체를 플로팅하여 예측치를 확인하세요.
  • 이 예측으로부터 MAPE를 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Convert to an xts object
dates_valid <- seq(as.Date("2017-01-01"), length = 22, by = "weeks")
pred_MET_hi_xts <- xts(___, order.by = ___)

# Plot the forecast
plot(___)

# Calculate and print the MAPE
MET_hi_v <- bev_xts_valid[,"MET.hi"]

MAPE <- 100*mean(abs((pred_MET_hi_xts - MET_hi_v)/MET_hi_v))
print(___)
코드 편집 및 실행