Re: [R-br] previsão utilizando o lasso

[Fernando Souza via R-br]

O pacote parece estar em desenvolvimento no gitHub. Veja se baixando por lá
e instalando vc não consegue instalar

No github não fala nada dele ser exclusivo para linux.

https://github.com/gabrielrvsc/HDeconometrics

Em 24 de janeiro de 2018 19:54, Mauro Sznelwar via R-br <
r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

> Tetei baixar este pacote e dá a mensagem que não existe na versão 3.4.3 do
> R para Windows. É exclusico do Linux, ou tem algum outro jeito de instalar
> que não o convencional?
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>
> Boa tarde colegas,
>
>
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> Estou tentando realizar uma previsão de vendas utilizando o algoritimo
> LASSO pelo pacote *HDeconometrics*. Alguém com experiência neste pacote
> poderia me ajudar por gentileza? Só preciso resolver isso para finalizar
> minha dissertação. Muito obrigado a todos!
>
>
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> Data é uma matriz de series temporais com 158 observações (diarias) e 13
> produtos (colunas).
>
> Eu inicialmente separo a primeira coluna como sendo o produto focal para
> analisar e o coloco como y, sendo a variável dependente. Já as outras
> colunas eu coloco como x, variáveis independentes. Então o LASSO me informa
> quais são relevantes.
>
> Com isso, eu separo as primeiras 148 observações para ser o training set,
> e as últimas 10 observações para o test set, e ver se o modelo realmente
> funciona. Até aqui ok.
>
>
>
> *O problema:* quando eu realizo o ajuste da série com o comando 
> (*lasso=ic.glmnet(x.in
> ,y.in ,crit = "bic")*) ele ajusta o modelo para
> a série sem problemas, utilizando as variáveis que o lasso identificou como
> relevantes para o training set.
>
> Porém, quando eu vou executar a previsão real utilizando a última linha 
> (*previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out)),
> *ele não faz a previsão, ele simplesmente faz um ajuste igual o training
> set.
>
> Alguém tem alguma ideia de como resolver essa questão e conseguir prever
> corretamente?
>
> Grande abraço
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>
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>
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> Segue abaixo os comandos utilizados:
>
>
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>
>
> library(HDeconometrics)
>
> library(forecast)
>
> ## Inicio
>
> i = 0
>
>   y = as.matrix(Data[,i+1])   #variável dependente
> primeira coluna
>
>   x = (Data)
> #cópia da base toda
>
>   x[,i + 1] <- NULL#retira a
> variável y e fica com todas as outras variáveis
>
>   x = as.matrix(x)# transforma
> em matriz
>
>
>
>   ### separa a série em training e test set de x e y
>
>   y.in=y[1:148] #training set
>
>   y.out=y[-c(1:148)]   #test set
>
>
>
>   x.in=x[1:148,]#training set
>
>   x.out=x[-c(1:148),]  #test set
>
>
>
>   ## ajuste do modelo e previsão LASSO
>
>   lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit =
> "bic")   #ajuste do modelo com o training set
>
>   previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out) #previsão
> com o test set
>
>
>
> *João Pedro Domingues*
>
>
> ___
> R-br mailing list
> R-br@listas.c3sl.ufpr.br
> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a
> c�digo m�nimo reproduz�vel.
>
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> R-br@listas.c3sl.ufpr.br
> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
> código mínimo reproduzível.
>



-- 
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Fernando Souza
Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal
Celular: (31)99796-8781 (Vivo)
E-mail:nandodeso...@gmail.com 
Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307
Blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/
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https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo 
m�nimo reproduz�vel.

Re: [R-br] previsão utilizando o lasso

[Mauro Sznelwar via R-br]

Tetei baixar este pacote e dá a mensagem que não existe na versão 3.4.3 do R para Windows. É exclusico do Linux, ou tem algum outro jeito de instalar que não o convencional?
 
 


Boa tarde colegas,
 
Estou tentando realizar uma previsão de vendas utilizando o algoritimo LASSO pelo pacote HDeconometrics. Alguém com experiência neste pacote poderia me ajudar por gentileza? Só preciso resolver isso para finalizar minha dissertação. Muito obrigado a todos!
 
 
Data é uma matriz de series temporais com 158 observações (diarias) e 13 produtos (colunas).
Eu inicialmente separo a primeira coluna como sendo o produto focal para analisar e o coloco como y, sendo a variável dependente. Já as outras colunas eu coloco como x, variáveis independentes. Então o LASSO me informa quais são relevantes.
Com isso, eu separo as primeiras 148 observações para ser o training set, e as últimas 10 observações para o test set, e ver se o modelo realmente funciona. Até aqui ok.
 
O problema: quando eu realizo o ajuste da série com o comando (lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")) ele ajusta o modelo para a série sem problemas, utilizando as variáveis que o lasso identificou como relevantes para o training set.
Porém, quando eu vou executar a previsão real utilizando a última linha (previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out)), ele não faz a previsão, ele simplesmente faz um ajuste igual o training set.
Alguém tem alguma ideia de como resolver essa questão e conseguir prever corretamente?
Grande abraço
 
 
Segue abaixo os comandos utilizados:
 
 
    library(HDeconometrics)
    library(forecast)
    ## Inicio
i = 0
  y = as.matrix(Data[,i+1])   #variável dependente primeira coluna
  x = (Data)    #cópia da base toda
  x[,i + 1] <- NULL    #retira a variável y e fica com todas as outras variáveis
  x = as.matrix(x)    # transforma em matriz
 
  ### separa a série em training e test set de x e y
  y.in=y[1:148]     #training set
  y.out=y[-c(1:148)]   #test set
 
  x.in=x[1:148,]    #training set
  x.out=x[-c(1:148),]  #test set
  
  ## ajuste do modelo e previsão LASSO
  lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")   #ajuste do modelo com o training set
  previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out) #previsão com o test set
 
João Pedro Domingues
 

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m�nimo reproduz�vel.

Re: [R-br] previsão utilizando o lasso

[Mauro Sznelwar via R-br]

Tentei rodar e não consegui baixar a bibliotéca HDeconometrics, pois diz que não está disponível na versão R3.4.3 que é a última do Windows.


Boa tarde colegas,
 
Estou tentando realizar uma previsão de vendas utilizando o algoritimo LASSO pelo pacote HDeconometrics. Alguém com experiência neste pacote poderia me ajudar por gentileza? Só preciso resolver isso para finalizar minha dissertação. Muito obrigado a todos!
 
 
Data é uma matriz de series temporais com 158 observações (diarias) e 13 produtos (colunas).
Eu inicialmente separo a primeira coluna como sendo o produto focal para analisar e o coloco como y, sendo a variável dependente. Já as outras colunas eu coloco como x, variáveis independentes. Então o LASSO me informa quais são relevantes.
Com isso, eu separo as primeiras 148 observações para ser o training set, e as últimas 10 observações para o test set, e ver se o modelo realmente funciona. Até aqui ok.
 
O problema: quando eu realizo o ajuste da série com o comando (lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")) ele ajusta o modelo para a série sem problemas, utilizando as variáveis que o lasso identificou como relevantes para o training set.
Porém, quando eu vou executar a previsão real utilizando a última linha (previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out)), ele não faz a previsão, ele simplesmente faz um ajuste igual o training set.
Alguém tem alguma ideia de como resolver essa questão e conseguir prever corretamente?
Grande abraço
 
 
Segue abaixo os comandos utilizados:
 
 
    library(HDeconometrics)
    library(forecast)
    ## Inicio
i = 0
  y = as.matrix(Data[,i+1])   #variável dependente primeira coluna
  x = (Data)    #cópia da base toda
  x[,i + 1] <- NULL    #retira a variável y e fica com todas as outras variáveis
  x = as.matrix(x)    # transforma em matriz
 
  ### separa a série em training e test set de x e y
  y.in=y[1:148]     #training set
  y.out=y[-c(1:148)]   #test set
 
  x.in=x[1:148,]    #training set
  x.out=x[-c(1:148),]  #test set
  
  ## ajuste do modelo e previsão LASSO
  lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")   #ajuste do modelo com o training set
  previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out) #previsão com o test set
 
João Pedro Domingues
 

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m�nimo reproduz�vel.

[R-br] previsão utilizando o lasso

[João Pedro Domingues via R-br]

Boa tarde colegas,

Estou tentando realizar uma previsão de vendas utilizando o algoritimo LASSO 
pelo pacote HDeconometrics. Alguém com experiência neste pacote poderia me 
ajudar por gentileza? Só preciso resolver isso para finalizar minha 
dissertação. Muito obrigado a todos!


Data é uma matriz de series temporais com 158 observações (diarias) e 13 
produtos (colunas).
Eu inicialmente separo a primeira coluna como sendo o produto focal para 
analisar e o coloco como y, sendo a variável dependente. Já as outras colunas 
eu coloco como x, variáveis independentes. Então o LASSO me informa quais são 
relevantes.
Com isso, eu separo as primeiras 148 observações para ser o training set, e as 
últimas 10 observações para o test set, e ver se o modelo realmente funciona. 
Até aqui ok.

O problema: quando eu realizo o ajuste da série com o comando 
(lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")) ele ajusta o modelo para a série sem 
problemas, utilizando as variáveis que o lasso identificou como relevantes para 
o training set.
Porém, quando eu vou executar a previsão real utilizando a última linha 
(previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out)), ele não faz a previsão, ele 
simplesmente faz um ajuste igual o training set.
Alguém tem alguma ideia de como resolver essa questão e conseguir prever 
corretamente?
Grande abraço


Segue abaixo os comandos utilizados:


library(HDeconometrics)
library(forecast)
## Inicio
i = 0
  y = as.matrix(Data[,i+1])   #variável dependente 
primeira coluna
  x = (Data)#cópia da 
base toda
  x[,i + 1] <- NULL#retira a 
variável y e fica com todas as outras variáveis
  x = as.matrix(x)# transforma em 
matriz

  ### separa a série em training e test set de x e y
  y.in=y[1:148] #training set
  y.out=y[-c(1:148)]   #test set

  x.in=x[1:148,]#training set
  x.out=x[-c(1:148),]  #test set

  ## ajuste do modelo e previsão LASSO
  lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")   
#ajuste do modelo com o training set
  previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out) #previsão com o 
test set

João Pedro Domingues

___
R-br mailing list
R-br@listas.c3sl.ufpr.br
https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo 
m�nimo reproduz�vel.