Визуализация прогноза

Средняя ошибка вашего прогноза превысила 18%. Давайте сравним прогноз с валидационным набором данных визуально — это поможет понять причину расхождения. В рабочей среде уже загружены объект прогноза forecast_MET_t и валидационный набор данных MET_t_valid. Не забывайте, что валидационная выборка охватывает 22 недели!

Это упражнение является частью курса

Прогнозирование спроса на продукты в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Преобразуйте среднее значение прогноза (forecast$mean) в объект xts, используя объект for_dates в качестве временного индекса. Помните, что валидационная выборка охватывает 22 недели.
Постройте график для валидационного набора данных.
Наложите прогноз (for_MET_t_xts) поверх валидационных данных.
Не изменяйте параметры построения графиков, чтобы результат был удобен для сравнения.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Convert your forecast to an xts object
for_dates <- seq(as.Date("2017-01-01"), length = ___, by = "weeks")
for_MET_t_xts <- xts(forecast_MET_t$___, order.by = ___)

# Plot the validation data set
plot(MET_t_valid, main = 'Forecast Comparison', ylim = c(4000, 8500))

# Overlay the forecast of 2017
lines(___, col = "blue")

Редактировать и запускать код