Tworzenie zmiennych predykcyjnych dla przyszłych obserwacji
Aby uzyskać prognozy z modeli regresji uwzględniających cenę, święta i promocje, potrzebujemy przyszłych wartości każdego z tych czynników! W przypadku produktu z wyższej półki wcześniej ustalono, że święta i promocje nie mają istotnego wpływu na model. Ceny są negocjowane z 6-miesięcznym wyprzedzeniem, więc ceny z zestawu walidacyjnego można spokojnie wykorzystać do obliczeń prognoz. Twój zestaw danych walidacyjnych jest zapisany w przestrzeni roboczej jako bev_xts_valid.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Prognozowanie popytu na produkty w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Zapisz logarytm cen (przechowywanych jako zmienna
MET.hi.p) z zestawu walidacyjnego w postaci wektora, korzystając z funkcjias.vector(). - Utwórz ramkę danych walidacyjnych przy użyciu
l_MET_hi_p_validi ustaw nazwy kolumn za pomocą dostarczonego kodu.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Subset the validation prices #
l_MET_hi_p_valid <- as.vector(___(bev_xts_valid[,"___"]))
# Create a validation data frame #
MET_hi_valid <- data.frame(___)
colnames(MET_hi_valid) <- "log_price"