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예측 시각화

예측이 평균적으로 18% 이상 빗나간 것으로 보입니다. 왜 그런지 확인하기 위해 검증 데이터셋과 예측을 시각적으로 비교해 보겠습니다. 작업 공간에는 예측 객체 forecast_MET_t와 검증 데이터셋 MET_t_valid가 이미 로드되어 있습니다. 검증 기간이 22주라는 점을 잊지 마세요!

이 연습은 강의의 일부입니다

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연습 안내

  • 예측의 평균값(forecast$mean)을 시간 인덱스로 for_dates 객체를 사용해 xts 객체로 변환하세요. 검증 데이터셋의 길이는 22주입니다.
  • 검증 데이터셋을 플로팅하세요.
  • 검증 플롯 위에 예측(for_MET_t_xts)을 겹쳐 그리세요.
  • 두 플롯의 옵션은 변경하지 마세요. 그래야 비교가 더 쉽습니다.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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")
코드 편집 및 실행