Funkcja auto.arima()
Funkcja auto.arima pozwala automatycznie wybrać dobry model wyjściowy. W przestrzeni roboczej masz już załadowane regionalne dane sprzedaży zsumowane dla wszystkich produktów z obszaru metropolitalnego – jako obiekt MET_t. Do pracy z datami użyjemy funkcji index.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Prognozowanie popytu na produkty w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Podziel dane na zbiór treningowy i walidacyjny – dane walidacyjne to wszystkie obserwacje z roku 2017. Podział dla zbioru treningowego jest już gotowy, teraz twoja kolej na zbiór walidacyjny! Pamiętaj, aby użyć formatu YYYY-MM-DD.
- Uruchom funkcję
auto.arima()na treningowych danych sprzedaży z regionu metropolitalnego.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Split the data into training and validation
MET_t_train <- MET_t[index(MET_t) < "2017-01-01"]
MET_t_valid <- ___[index(___) >= "___"]
# Use auto.arima() function for metropolitan sales training data
auto.arima(___)