Я пытаюсь построить модель, которая будет предсказывать, сколько сделок будет заключено одним из наших офисов за данный месяц.
Я начал пытаться узнать, как построить такую модель, используя этуarticle: https://medium.com/@davidsb/datascience-for-developers-build-your-first-predictive-model-with-r-a798f684752f
Однако создается впечатление, что модель, которую они строят, рассчитана на 1 фактор.В идеале я хотел бы иметь возможность выбрать month = January, office = Atlanta
, и на выходе получится оценка количества сделок, которые офис Атланты может ожидать в январе.
Мой набор данных организован следующим образом:
Office DealMonth DealYear CountDeals
Atlanta 1 2015 10
Atlanta 2 2016 35
Существует ли простой способ настройки базовой модели, изложенной в статье, для получения желаемого результата?
Редактировать: код в том виде, в котором он стоит ниже:
dat = read.csv("RawDataDealCountSummary.csv")
head(dat)
str(dat)
dat$DealMonth = factor(dat$DealMonth)
train_data = dat[dat$DealYear<2017,]
test_data = dat[dat$DealYear == 2017,]
head(train_data)
head(test_data)
test_counts <- test_data$DealCount
plot(dat$ï..DealOffice, dat$DealCount)
model=rpart(DealCount ~ ï..DealOffice + DealMonth, train_data,)
p = predict(model, test_data)
plot(p - test_counts)
predict(model, data.frame(ï..DealOffice = factor('Atlanta'), DealMonth = factor(12)))