Xây dựng dự báo hồi quy cho sản phẩm mới
Ở một bài tập trước, bạn đã thấy dự báo bằng hồi quy cũng rất đáng làm! Môi trường làm việc đã nạp sẵn một số thành phần để hỗ trợ. Bạn có một data frame tên MET_sp_train với các biến log_sales, log_price, christmas, valentine, newyear và mother. Bạn cũng có một data frame kiểm định MET_sp_valid để dùng cho việc dự báo.
Bài tập này là một phần của khóa học
Dự báo Nhu cầu Sản phẩm bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Xây dựng mô hình hồi quy dự đoán log doanh số từ log giá và tất cả biến ngày lễ/khuyến mãi.
- Dự báo từ mô hình bằng hàm
predictvới data frameMET_sp_valid. - Lũy thừa ngược (exponentiate) dự báo của bạn và tạo một đối tượng xts.
- Tính MAPE bằng đối tượng
MET_sp_vcho tập kiểm định. Data frameMET_sp_validsẽ không giúp ích ở đây vì nó chứa toàn bộ giá dạng log, trong khi bạn cần MAPE trên giá trị thực.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)