Функція auto.arima()
Ми можемо використати функцію auto.arima, щоб автоматично підібрати вдалу початкову модель. Ваші регіональні дані з продажів, підсумовані для всіх продуктів у столичному регіоні, завантажені у ваш робочий простір як об'єкт MET_t. Ми використаємо функцію index, щоб упоратися з цими датами.
Ця вправа є частиною курсу
Прогнозування попиту на товари в R
Інструкції до вправи
- Розбийте дані на тренувальну та валідаційну частини, де валідація — це всі ваші дані за 2017 рік. Тренувальну частину зроблено за вас, а ви зробіть валідацію! Обов'язково використайте формат дати YYYY-MM-DD.
- Запустіть функцію
auto.arima()для ваших тренувальних даних із продажів у столичному регіоні.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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(___)