予測

Rで学ぶ製品需要の予測

Aric LaBarr, Ph.D.

Senior Data Scientist, Elder Research

予測

ほとんどの時系列モデルの目標です
過去の値や「ショック」を使って将来を予測します
パターンを認識し、それを繰り返すことで予測します

予測

予測の例

forecast_M_t <- forecast(M_t_model, h = 22)

for_dates <- seq(as.Date("2017-01-01"), length = 22, 
                                        by = "weeks")
for_M_t_xts <- xts(forecast_M_t$mean, order.by = for_dates)

plot(M_t_valid, main = 'Forecast Comparison')
lines(for_M_t_xts, col = "blue")

予測の評価方法

精度の主な指標（2種類）：
1. 平均絶対誤差（MAE） $$ \frac {1}{n} \sum_{i=1}^n |Y_t - \hat{Y}_t| $$
2. 平均絶対パーセント誤差（MAPE） $$ \frac {1}{n} \sum_{i=1}^n | \frac {Y_t - \hat{Y}_t} {Y_t} | \times 100 $$

MAEとMAPEの例

for_M_t <- as.numeric(forecast_M_t$mean)
v_M_t <- as.numeric(M_t_valid)

MAE <- mean(abs(for_M_t - v_M_t))
MAPE <- 100*mean(abs((for_M_t - v_M_t)/v_M_t))

print(MAE)

[1] 198.7976

print(MAPE)

[1] 9.576247

練習しましょう！

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