為新產品建立時間序列預測
在計算大都會區的自下而上預測之前，你需要先取得多個產品的預測！先來為大都會區的特殊產品建立時間序列預測。產品需求已儲存在工作環境中的 MET_sp，同時也有 dates_valid 與驗證資料 MET_sp_v。
你到現在應該已經很熟悉撰寫 MAPE 函式了。這裡已為你提供 mape() 函式可直接使用，接受兩個輸入：第一個是預測結果，第二個是驗證資料集。
本練習屬於課程
用 R 預測產品需求
練習說明
- 使用
auto.arima()函式為特殊產品MET_sp建立時間序列模型。 - 對此模型做 22 期、延伸到 2017 年的預測。
- 將此預測轉成
xts物件。order.by =參數仍可使用dates_valid物件。 - 使用新的
mape()函式計算此預測的 MAPE。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Build a time series model
MET_sp_model_arima <- ___(___)
# Forecast the time series model you just built for 22 periods
for_MET_sp <- ___(___, h = ___)
# Create an xts object on the forecast object you just created
for_MET_sp_xts <- ___(___$mean, order.by = ___)
# Calculate the MAPE on your forecast with the validation data
MAPE <- mape(___, ___)
print(MAPE)