1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Prognozowanie popytu na produkty w R
Connected

ćwiczenie

Zbuduj prognozę regresyjną dla nowego produktu

W poprzednim ćwiczeniu przekonaliśmy się, że prognozy regresyjne również warto budować! Twoje środowisko pracy zawiera kilka przygotowanych elementów. Masz do dyspozycji ramkę danych MET_sp_train ze zmiennymi log_sales, log_price, christmas, valentine, newyear oraz mother. Dostępna jest też ramka danych MET_sp_valid do generowania prognoz.

Instrukcje

100 XP
  • Zbuduj model regresyjny przewidujący logarytm sprzedaży na podstawie logarytmu ceny oraz wszystkich zmiennych świątecznych i promocyjnych.
  • Wygeneruj prognozę z modelu za pomocą funkcji predict i ramki danych MET_sp_valid.
  • Zastosuj funkcję wykładniczą do prognozy i utwórz obiekt xts.
  • Oblicz MAPE, używając obiektu MET_sp_v dla zbioru walidacyjnego. Ramka danych MET_sp_valid nie przyda się tutaj – zawiera wyłącznie logarytmy cen, a potrzebujesz MAPE obliczonego na rzeczywistych cenach.