ÎncepețiÎncepe gratuit

Construiește o prognoză prin regresie pentru un produs nou

Am văzut într-un exercițiu anterior că și prognozele prin regresie merită construite! Spațiul tău de lucru conține câteva elemente preîncărcate care te vor ajuta. Ai un cadru de date numit MET_sp_train cu variabilele log_sales, log_price, christmas, valentine, newyear și mother. De asemenea, ai la dispoziție cadrul de date de validare MET_sp_valid pentru predicții.

Acest exercițiu face parte din cursul

Prognozarea cererii de produse în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Construiește un model de regresie care prezice logaritmul vânzărilor pe baza logaritmului prețului și a tuturor variabilelor de sărbători și promoții.
  • Generează prognoza modelului folosind funcția predict și cadrul de date MET_sp_valid.
  • Calculează exponențiala prognozei și creează un obiect xts.
  • Calculează MAPE folosind obiectul MET_sp_v pentru setul tău de validare. Cadrul de date MET_sp_valid nu este util aici, deoarece conține prețuri logaritmice, iar tu ai nevoie de MAPE pe prețurile reale.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)
Editează și rulează codul