Yeni ürün için regresyon tahmini oluştur
Önceki bir egzersizde, regresyon tahminlerinin de oluşturulmaya değer olduğunu görmüştük! Çalışma alanında yardımcı olacak bazı önceden yüklenmiş öğeler var. log_sales, log_price, christmas, valentine, newyear ve mother değişkenlerini içeren MET_sp_train adlı bir veri çerçeven var. Ayrıca tahmin yapmak için MET_sp_valid adlı bir doğrulama veri çerçeven de mevcut.
Bu egzersiz
R ile Ürün Talebi Tahmini
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Log satışları; log fiyat ve tüm tatil ile promosyon değişkenleriyle açıklayan bir regresyon modeli kur.
- Modeli
predictfonksiyonu veMET_sp_validveri çerçevesiyle ileriye dönük tahmin et. - Tahminini üstel al (exponentiate) ve bir xts nesnesi oluştur.
- Doğrulama kümesi için MAPE'yi
MET_sp_vnesnesini kullanarak hesapla.MET_sp_validveri çerçevesi burada yardımcı olmayacak; çünkü tüm değerler log fiyat ve sen MAPE'yi gerçek fiyatlar üzerinden istiyorsun.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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)