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신규 제품에 대한 회귀 예측 만들기

이전 연습에서 회귀 예측도 충분히 시도해 볼 가치가 있다는 것을 확인했어요! 작업 공간에는 이를 도와줄 사전 로드 항목이 있습니다. MET_sp_train이라는 데이터 프레임에는 log_sales, log_price, christmas, valentine, newyear, mother 변수가 들어 있습니다. 또한 예측을 위한 검증용 데이터 프레임 MET_sp_valid도 준비되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 제품 수요 예측하기

강의 보기

연습 안내

  • 로그 가격과 모든 공휴일/프로모션 변수를 사용해 판매량의 로그를 예측하는 회귀 모델을 만드세요.
  • predict 함수와 MET_sp_valid 데이터 프레임을 사용해 모델로 예측을 하세요.
  • 예측값을 지수 변환해 xts 객체를 만드세요.
  • 검증 세트의 MAPE를 MET_sp_v 객체로 계산하세요. MET_sp_valid 데이터 프레임은 모든 값이 로그 스케일이라 실제 가격 기준의 MAPE를 구하는 데 도움이 되지 않습니다.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)
코드 편집 및 실행