определить лучшую модель прогнозирования в R и сравнить MAPE - PullRequest
Новая
       27

определить лучшую модель прогнозирования в R и сравнить MAPE

0 голосов
/ 26 октября 2018

У меня есть более 100 продуктов для прогнозирования прогноза с использованием не менее 3 статистических моделей в R. Для каждого продукта в наборе данных я сделаю прогноз, используя все три модели, а затем выберу лучшую модель на основе MAPE для этого продукта.Таким образом, в конечном итоге мои результаты по каждому продукту должны иметь фактические и прогнозные значения в одной колонке, а мои 100 продуктов будут использовать разные модели в зависимости от их тренда и сезонности.Это мой сценарий, и кто-то может прийти к вышеуказанному решению 

library(reshape2)
library(forecast)
# one column for date and differents product/sales in other columns
result_0 = read.csv("Test.csv")
#Dividing testing & training
result <- result_0[1:(nrow(result_0)*(4/5)), ] 
#testing set
#result_tes <- result_0[32:nrow(result_0), ]
result_tes <- result_0[(nrow(result_0)*(4/5)):nrow(result_0), ]
#nrow(result_tes)
Data_ts <- ts(result[,],f=7)
#h <- 50
h <- nrow(result_tes)+360
ns <- ncol(Data_ts)
#Triple Exponential
triplefc <- matrix(NA, nrow=h, ncol=ns)
for (i in 2:ns){
  triplefc[,i] <- hw((Data_ts[,i]), h=h)$mean}
#ARIMA
arimaforecast <- matrix(NA, nrow=h, ncol=ns)
for (i in 2:ns){
  arimaforecast[,i] <- forecast(auto.arima(Data_ts[,i]), h=h)$mean}
...