Обучение линейной регрессии

Для построения линейной регрессии необходимо запустить Мастер обработки и выбрать в качестве обработки данных Линейную регрессию.

На первом шаге задаем назначение исходных столбцов. Предположим, что на прогноз влияет информация за 2 прошлых месяца и за два месяца год назад, тогда укажем входными столбцами поля: "Количество-12", "Количество-11", "Количество-2", и "Количество-1". В качестве выходного поля укажем столбец "Количество". Остальные поля помечаем как информационные или неиспользуемые.

На следующем шаге происходит настройка обучающего и тестового множеств, способ разложения исходного множества данных.

Третий шаг установки позволяет осуществить ограничение диапазона входных значений. Данный шаг оставим без изменений. При нажатии на кнопку "Далее" появляется окно запуска процесса обучения. В процессе выполнения видно, какая часть распознана на этапе обучения и теста.

После выполнения процесса выберем в качестве способа отображения диаграмму рассеяния и отображение результатов в виде диаграммы. Как видно из диаграммы рассеяния, обучение прошло с хорошей точностью.

Рисунок 3.15 – Коэффициенты полученной регрессионной модели

На рис. 3.15 приведены коэффициенты полученной модели. Запишем саму модель, обозначив - объем продаж в момент времени :

Возьмем теперь в качестве - момент времени, следеющий за последним известным значением. Используя приведенную модель, можно будет вычислить объем продаж на месяц вперед. Повторив эту процедуру, вычислим объем продаж еще на месяц вперед и т.д.

В программе Deductor прогноз вычисляется автоматически.