Ciencia de Datos para la Empresa

Ciencia de Datos para la Empresa

Descripción

En el siguiente entrenamiento se utilizarán las herramientas disponibles en R para aplicar métodos e implementar el aprendizaje automático con el fin de predecir resultados futuros en un conjunto de datos basados en su histórico. El objetivo será construir un modelo básico de Machine Learning para predecir valores futuros utilizando las paqueterías de aprendizaje automático. La predicción tendrá un horizonte de seis meses de recuentos diarios del conjunto de datos del “sistema de bicicletas compartidas”.

Sistema de bicicletas Compartidas

Empresa: Capital Bikeshare 

Bicicletas compartidas de Capital Bikeshare

La empresa presta un servicio de bicicletas compartidas en Metro DC (EEUU), con 4.500 bicicletas y más de 500 estaciones en 7 jurisdicciones: Washington DC, Arlington, Alexandria, Montgomery, Condado de Prince George, El condado de Fairfax,  y la ciudad de Falls Church. 

El uso compartido de bicicletas (Bikeshare) es un modo innovador de transporte que permite a los usuarios realizar viajes utilizando bicicletas disponibles al público. Consiste en una flota de bicicletas especialmente diseñadas, resistentes y duraderas que están encerradas en una red de estaciones de acoplamiento en toda el área de servicio.

Data (conjunto de datos)

Los sistemas de bicicletas compartidas son un nuevo modelo de negocio, que se basa en alquileres de bicicletas tradicionales donde todo el proceso desde la membresía, el alquiler y la entrega se ha vuelto automático (uso de software). A través de estos sistemas, el usuario puede alquilar fácilmente una bicicleta desde una posición particular y regresarla en otro lugar. 

Actualmente, hay alrededor de 500 programas de bicicletas compartidas en todo el mundo que se componen de más de 500 mil bicicletas. Hoy en día, existe un gran interés en estos sistemas debido a su importante papel en cuestiones de tráfico, medio ambiente y salud.

Además de las interesantes aplicaciones del mundo real de los sistemas para compartir bicicletas, las características de los datos generados por estos sistemas (software) los hacen atractivos para la investigación. Opuesto a otros servicios de transporte, como el autobús o el metro, la duración de la posición de viaje, salida y llegada se registra explícitamente en estos sistemas. 

Esta característica convierte el sistema para compartir bicicletas en una red de sensores virtuales que se puede utilizar para detectar la movilidad en la ciudad. Por lo tanto, se espera que la mayoría de los eventos importantes en la ciudad puedan detectarse mediante el monitoreo de estos datos. Utilizaremos el conjunto de datos Bike Sharing del repositorio de aprendizaje automático UCI (Centro de Aprendizaje Automático y Sistemas Inteligentes).

Machine Learning (Aprendizaje Automático)

Tipos de Machine Learning

El Machine Learning se define como el sub-campo de la “Inteligencia Artificial” que se centra en el desarrollo de programas informáticos que tienen acceso a los datos y proporcionan al sistema la capacidad de aprender y mejorar automáticamente, de encontrar patrones en la base de datos sin ninguna intervención o acción humana basado en el tipo de datos, es decir, datos etiquetados o no etiquetados, el enfoque de capacitación del modelo en aprendizaje automático se ha clasificado como aprendizaje supervisado y no supervisado.

En este sentido, el proceso se resume en la búsqueda de un patrón en los datos, que luego  usa esos patrones para predecir el futuro. El Machine Learning nos permite descubrir patrones en los datos existentes después de crear y utilizar un modelo que identifica esos patrones en datos innovadores. El aprendizaje automático se ha generalizado:

• Los grandes vendedores creen que hay mucho dinero en este mercado. 
• El Machine Learning a menudo respaldará cualquier modelo de negocio.

¿Cómo es el aprendizaje?

Proceso de aprendizaje:

• Identificación de patrones
• Reconociendo esos patrones cuando se ven de nuevo

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Librerías a utilizar (packages)

workflows (Flujo de trabajo)

El flujo de trabajo (workflows) es un objeto que puede agrupar  solicitudes de procesamiento previo, modelado y procesamiento posterior. Por ejemplo, si tenemos un modelo recipe y parsnip, estos se pueden combinar en un flujo de trabajo. Las ventajas son:

• No hay que realizar un seguimiento de objetos separados en el espacio de trabajo.

• La preparación de la receta y el ajuste del modelo se pueden ejecutar con una sola llamada a fit().

• Si existen ajustes de parámetros  personalizados, estos se pueden definir utilizando una interfaz más simple cuando se combina con el ajuste .

• En el futuro, los flujos de trabajo podrán agregar operaciones de procesamiento posterior, como modificar el límite de probabilidad para modelos de dos clases.

Parsnip

El objetivo del parsnip es proporcionar una interfaz ordenada y unificada a los modelos que se pueden utilizar para probar una gama de modelos sin atascarse en las minucias sintácticas de los paquetes subyacentes.

Recipes

La idea del paquete recipes es definir una receta o un plan que pueda usarse para definir secuencialmente las codificaciones y el preprocesamiento de los datos (es decir, “ingeniería de características”). Por ejemplo, para crear una receta simple que contenga solo un resultado y predictores, que tenga los predictores centrados y escalados.

Yardstick

Yardstick son un conjunto de herramientas ordenadas para cuantificar qué tan bien se ajusta el modelo a un conjunto de datos, como matrices de confusión, resúmenes de curvas de probabilidad de clase y métricas de regresión (por ejemplo, RMSE).

Tidyverse 

El tidyverse es una colección  del paquetes R diseñado para la ciencia de datos. Todos los paquetes comparten una filosofía de diseño, gramática y estructuras de datos subyacentes.

Tidyquant

Tidyquant integra los mejores recursos para la recolección y análisis de datos financieros, zoo, xts, quantmod, TTR, y PerformanceAnalytics, con la infraestructura de datos ordenada de la tidyverse que permite la interacción fluida entre cada uno.

Timetk

Timetk es una fácil visualización de disputas y preprocesamiento de datos de series temporales para pronósticos y predicción de aprendizaje automático. Los métodos utilizados  son comunes en el aprendizaje automático y han sido citados en diversas publicaciones.

Plotly

Crea gráficos web interactivos a partir de gráficos ‘ggplot2’ y / o una interfaz personalizada a la biblioteca JavaScript (MITlicensed) ‘plotly.js’ está inspirada en la gramática de los gráficos.

Knitr

Proporciona una herramienta de uso general para la generación dinámica de informes en R utilizando técnicas de programación literaria.

KableExtra

Este paquete simplifica la forma de manipular los códigos HTML o ‘LaTeX’ generados por ‘kable ()’ y permite construir tablas complejas, además para personalizar estilos usando un formato de sintaxis legible.

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Preparación de data

Lo primero es instalar cada uno de los paquetes que se utilizarán en el proceso del modelaje. La lectura de la base de datos y la creación del primer objeto. 

library(workflows)
library(parsnip)
library(recipes)
library(yardstick)
library(glmnet)
library(tidyverse)
library(tidyquant)
library(timetk)
library(plotly)
library(knitr)
library(kableExtra)
bicicleta <- read_csv("C:/Users/Personal/Desktop/Modelo en R/Arima manufactura/Prueba/day.csv")
Bicicletas_tab <- bicicleta %>%
    select(dteday, cnt) %>%
    rename(date  = dteday,
           value = cnt)
kable(Bicicletas_tab, digits = 2, format = "html", row.names = TRUE) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped"),
                full_width = T,
                font_size = 15) %>%
   scroll_box(height = "200px")

	date	value
1	2011-01-01	985
2	2011-01-02	801
3	2011-01-03	1349
4	2011-01-04	1562
5	2011-01-05	1600
6	2011-01-06	1606
7	2011-01-07	1510
8	2011-01-08	959
9	2011-01-09	822
10	2011-01-10	1321
11	2011-01-11	1263
12	2011-01-12	1162
13	2011-01-13	1406
14	2011-01-14	1421
15	2011-01-15	1248
16	2011-01-16	1204
17	2011-01-17	1000
18	2011-01-18	683
19	2011-01-19	1650
20	2011-01-20	1927
21	2011-01-21	1543
22	2011-01-22	981
23	2011-01-23	986
24	2011-01-24	1416
25	2011-01-25	1985
26	2011-01-26	506
27	2011-01-27	431
28	2011-01-28	1167
29	2011-01-29	1098
30	2011-01-30	1096
31	2011-01-31	1501
32	2011-02-01	1360
33	2011-02-02	1526
34	2011-02-03	1550
35	2011-02-04	1708
36	2011-02-05	1005
37	2011-02-06	1623
38	2011-02-07	1712
39	2011-02-08	1530
40	2011-02-09	1605
41	2011-02-10	1538
42	2011-02-11	1746
43	2011-02-12	1472
44	2011-02-13	1589
45	2011-02-14	1913
46	2011-02-15	1815
47	2011-02-16	2115
48	2011-02-17	2475
49	2011-02-18	2927
50	2011-02-19	1635
51	2011-02-20	1812
52	2011-02-21	1107
53	2011-02-22	1450
54	2011-02-23	1917
55	2011-02-24	1807
56	2011-02-25	1461
57	2011-02-26	1969
58	2011-02-27	2402
59	2011-02-28	1446
60	2011-03-01	1851
61	2011-03-02	2134
62	2011-03-03	1685
63	2011-03-04	1944
64	2011-03-05	2077
65	2011-03-06	605
66	2011-03-07	1872
67	2011-03-08	2133
68	2011-03-09	1891
69	2011-03-10	623
70	2011-03-11	1977
71	2011-03-12	2132
72	2011-03-13	2417
73	2011-03-14	2046
74	2011-03-15	2056
75	2011-03-16	2192
76	2011-03-17	2744
77	2011-03-18	3239
78	2011-03-19	3117
79	2011-03-20	2471
80	2011-03-21	2077
81	2011-03-22	2703
82	2011-03-23	2121
83	2011-03-24	1865
84	2011-03-25	2210
85	2011-03-26	2496
86	2011-03-27	1693
87	2011-03-28	2028
88	2011-03-29	2425
89	2011-03-30	1536
90	2011-03-31	1685
91	2011-04-01	2227
92	2011-04-02	2252
93	2011-04-03	3249
94	2011-04-04	3115
95	2011-04-05	1795
96	2011-04-06	2808
97	2011-04-07	3141
98	2011-04-08	1471
99	2011-04-09	2455
100	2011-04-10	2895
101	2011-04-11	3348
102	2011-04-12	2034
103	2011-04-13	2162
104	2011-04-14	3267
105	2011-04-15	3126
106	2011-04-16	795
107	2011-04-17	3744
108	2011-04-18	3429
109	2011-04-19	3204
110	2011-04-20	3944
111	2011-04-21	4189
112	2011-04-22	1683
113	2011-04-23	4036
114	2011-04-24	4191
115	2011-04-25	4073
116	2011-04-26	4400
117	2011-04-27	3872
118	2011-04-28	4058
119	2011-04-29	4595
120	2011-04-30	5312
121	2011-05-01	3351
122	2011-05-02	4401
123	2011-05-03	4451
124	2011-05-04	2633
125	2011-05-05	4433
126	2011-05-06	4608
127	2011-05-07	4714
128	2011-05-08	4333
129	2011-05-09	4362
130	2011-05-10	4803
131	2011-05-11	4182
132	2011-05-12	4864
133	2011-05-13	4105
134	2011-05-14	3409
135	2011-05-15	4553
136	2011-05-16	3958
137	2011-05-17	4123
138	2011-05-18	3855
139	2011-05-19	4575
140	2011-05-20	4917
141	2011-05-21	5805
142	2011-05-22	4660
143	2011-05-23	4274
144	2011-05-24	4492
145	2011-05-25	4978
146	2011-05-26	4677
147	2011-05-27	4679
148	2011-05-28	4758
149	2011-05-29	4788
150	2011-05-30	4098
151	2011-05-31	3982
152	2011-06-01	3974
153	2011-06-02	4968
154	2011-06-03	5312
155	2011-06-04	5342
156	2011-06-05	4906
157	2011-06-06	4548
158	2011-06-07	4833
159	2011-06-08	4401
160	2011-06-09	3915
161	2011-06-10	4586
162	2011-06-11	4966
163	2011-06-12	4460
164	2011-06-13	5020
165	2011-06-14	4891
166	2011-06-15	5180
167	2011-06-16	3767
168	2011-06-17	4844
169	2011-06-18	5119
170	2011-06-19	4744
171	2011-06-20	4010
172	2011-06-21	4835
173	2011-06-22	4507
174	2011-06-23	4790
175	2011-06-24	4991
176	2011-06-25	5202
177	2011-06-26	5305
178	2011-06-27	4708
179	2011-06-28	4648
180	2011-06-29	5225
181	2011-06-30	5515
182	2011-07-01	5362
183	2011-07-02	5119
184	2011-07-03	4649
185	2011-07-04	6043
186	2011-07-05	4665
187	2011-07-06	4629
188	2011-07-07	4592
189	2011-07-08	4040
190	2011-07-09	5336
191	2011-07-10	4881
192	2011-07-11	4086
193	2011-07-12	4258
194	2011-07-13	4342
195	2011-07-14	5084
196	2011-07-15	5538
197	2011-07-16	5923
198	2011-07-17	5302
199	2011-07-18	4458
200	2011-07-19	4541
201	2011-07-20	4332
202	2011-07-21	3784
203	2011-07-22	3387
204	2011-07-23	3285
205	2011-07-24	3606
206	2011-07-25	3840
207	2011-07-26	4590
208	2011-07-27	4656
209	2011-07-28	4390
210	2011-07-29	3846
211	2011-07-30	4475
212	2011-07-31	4302
213	2011-08-01	4266
214	2011-08-02	4845
215	2011-08-03	3574
216	2011-08-04	4576
217	2011-08-05	4866
218	2011-08-06	4294
219	2011-08-07	3785
220	2011-08-08	4326
221	2011-08-09	4602
222	2011-08-10	4780
223	2011-08-11	4792
224	2011-08-12	4905
225	2011-08-13	4150
226	2011-08-14	3820
227	2011-08-15	4338
228	2011-08-16	4725
229	2011-08-17	4694
230	2011-08-18	3805
231	2011-08-19	4153
232	2011-08-20	5191
233	2011-08-21	3873
234	2011-08-22	4758
235	2011-08-23	5895
236	2011-08-24	5130
237	2011-08-25	3542
238	2011-08-26	4661
239	2011-08-27	1115
240	2011-08-28	4334
241	2011-08-29	4634
242	2011-08-30	5204
243	2011-08-31	5058
244	2011-09-01	5115
245	2011-09-02	4727
246	2011-09-03	4484
247	2011-09-04	4940
248	2011-09-05	3351
249	2011-09-06	2710
250	2011-09-07	1996
251	2011-09-08	1842
252	2011-09-09	3544
253	2011-09-10	5345
254	2011-09-11	5046
255	2011-09-12	4713
256	2011-09-13	4763
257	2011-09-14	4785
258	2011-09-15	3659
259	2011-09-16	4760
260	2011-09-17	4511
261	2011-09-18	4274
262	2011-09-19	4539
263	2011-09-20	3641
264	2011-09-21	4352
265	2011-09-22	4795
266	2011-09-23	2395
267	2011-09-24	5423
268	2011-09-25	5010
269	2011-09-26	4630
270	2011-09-27	4120
271	2011-09-28	3907
272	2011-09-29	4839
273	2011-09-30	5202
274	2011-10-01	2429
275	2011-10-02	2918
276	2011-10-03	3570
277	2011-10-04	4456
278	2011-10-05	4826
279	2011-10-06	4765
280	2011-10-07	4985
281	2011-10-08	5409
282	2011-10-09	5511
283	2011-10-10	5117
284	2011-10-11	4563
285	2011-10-12	2416
286	2011-10-13	2913
287	2011-10-14	3644
288	2011-10-15	5217
289	2011-10-16	5041
290	2011-10-17	4570
291	2011-10-18	4748
292	2011-10-19	2424
293	2011-10-20	4195
294	2011-10-21	4304
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666	2012-10-27	7852
667	2012-10-28	4459
668	2012-10-29	22
669	2012-10-30	1096
670	2012-10-31	5566
671	2012-11-01	5986
672	2012-11-02	5847
673	2012-11-03	5138
674	2012-11-04	5107
675	2012-11-05	5259
676	2012-11-06	5686
677	2012-11-07	5035
678	2012-11-08	5315
679	2012-11-09	5992
680	2012-11-10	6536
681	2012-11-11	6852
682	2012-11-12	6269
683	2012-11-13	4094
684	2012-11-14	5495
685	2012-11-15	5445
686	2012-11-16	5698
687	2012-11-17	5629
688	2012-11-18	4669
689	2012-11-19	5499
690	2012-11-20	5634
691	2012-11-21	5146
692	2012-11-22	2425
693	2012-11-23	3910
694	2012-11-24	2277
695	2012-11-25	2424
696	2012-11-26	5087
697	2012-11-27	3959
698	2012-11-28	5260
699	2012-11-29	5323
700	2012-11-30	5668
701	2012-12-01	5191
702	2012-12-02	4649
703	2012-12-03	6234
704	2012-12-04	6606
705	2012-12-05	5729
706	2012-12-06	5375
707	2012-12-07	5008
708	2012-12-08	5582
709	2012-12-09	3228
710	2012-12-10	5170
711	2012-12-11	5501
712	2012-12-12	5319
713	2012-12-13	5532
714	2012-12-14	5611
715	2012-12-15	5047
716	2012-12-16	3786
717	2012-12-17	4585
718	2012-12-18	5557
719	2012-12-19	5267
720	2012-12-20	4128
721	2012-12-21	3623
722	2012-12-22	1749
723	2012-12-23	1787
724	2012-12-24	920
725	2012-12-25	1013
726	2012-12-26	441
727	2012-12-27	2114
728	2012-12-28	3095
729	2012-12-29	1341
730	2012-12-30	1796
731	2012-12-31	2729

Gráfica de datos (entrenamiento / prueba)

Una visualización gráfica ayudará a comprender cómo abordar el problema de pronosticar. Se dividen los datos en dos regiones: una región de entrenamiento y una de prueba.

ggplotly(Bicicletas_tab %>%
    ggplot(aes(x = date, y = value)) +
    geom_rect(xmin = as.numeric(ymd("2012-07-01")),
              xmax = as.numeric(ymd("2013-01-01")),
              ymin = 0, ymax = 10000,
              fill = "#ff4242", color = NA, size = 0, alpha = 0.4) +
    annotate("text", x = ymd("2011-10-01"), y = 7800,
             color = palette_light()[[1]], label = "Entrenamiento") +
    annotate("text", x = ymd("2012-10-01"), y = 1550,
             color = palette_light()[[1]], label = "Prueba") +
    geom_point(alpha = 0.5, color = palette_light()[[1]]) +
    labs(title = "Bicicletas compartidas Dataset: Frecuencia Diaria", x = "") +
    theme_tq())

Se dividen los datos en entrenamiento y conjuntos de pruebas fecha común: “2012-07-01”.

entrenamiento_tab <- Bicicletas_tab %>% filter(date < ymd("2012-07-01"))
prueba_tab  <- Bicicletas_tab %>% filter(date >= ymd("2012-07-01"))

Modelo

Se comienza con el conjunto de entrenamiento, que contienen las columnas “fecha” y “valor”.

kable(entrenamiento_tab, digits = 2, format = "html", row.names = TRUE) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped"),
                full_width = T,
                font_size = 15) %>%
   scroll_box(height = "200px")

	date	value
1	2011-01-01	985
2	2011-01-02	801
3	2011-01-03	1349
4	2011-01-04	1562
5	2011-01-05	1600
6	2011-01-06	1606
7	2011-01-07	1510
8	2011-01-08	959
9	2011-01-09	822
10	2011-01-10	1321
11	2011-01-11	1263
12	2011-01-12	1162
13	2011-01-13	1406
14	2011-01-14	1421
15	2011-01-15	1248
16	2011-01-16	1204
17	2011-01-17	1000
18	2011-01-18	683
19	2011-01-19	1650
20	2011-01-20	1927
21	2011-01-21	1543
22	2011-01-22	981
23	2011-01-23	986
24	2011-01-24	1416
25	2011-01-25	1985
26	2011-01-26	506
27	2011-01-27	431
28	2011-01-28	1167
29	2011-01-29	1098
30	2011-01-30	1096
31	2011-01-31	1501
32	2011-02-01	1360
33	2011-02-02	1526
34	2011-02-03	1550
35	2011-02-04	1708
36	2011-02-05	1005
37	2011-02-06	1623
38	2011-02-07	1712
39	2011-02-08	1530
40	2011-02-09	1605
41	2011-02-10	1538
42	2011-02-11	1746
43	2011-02-12	1472
44	2011-02-13	1589
45	2011-02-14	1913
46	2011-02-15	1815
47	2011-02-16	2115
48	2011-02-17	2475
49	2011-02-18	2927
50	2011-02-19	1635
51	2011-02-20	1812
52	2011-02-21	1107
53	2011-02-22	1450
54	2011-02-23	1917
55	2011-02-24	1807
56	2011-02-25	1461
57	2011-02-26	1969
58	2011-02-27	2402
59	2011-02-28	1446
60	2011-03-01	1851
61	2011-03-02	2134
62	2011-03-03	1685
63	2011-03-04	1944
64	2011-03-05	2077
65	2011-03-06	605
66	2011-03-07	1872
67	2011-03-08	2133
68	2011-03-09	1891
69	2011-03-10	623
70	2011-03-11	1977
71	2011-03-12	2132
72	2011-03-13	2417
73	2011-03-14	2046
74	2011-03-15	2056
75	2011-03-16	2192
76	2011-03-17	2744
77	2011-03-18	3239
78	2011-03-19	3117
79	2011-03-20	2471
80	2011-03-21	2077
81	2011-03-22	2703
82	2011-03-23	2121
83	2011-03-24	1865
84	2011-03-25	2210
85	2011-03-26	2496
86	2011-03-27	1693
87	2011-03-28	2028
88	2011-03-29	2425
89	2011-03-30	1536
90	2011-03-31	1685
91	2011-04-01	2227
92	2011-04-02	2252
93	2011-04-03	3249
94	2011-04-04	3115
95	2011-04-05	1795
96	2011-04-06	2808
97	2011-04-07	3141
98	2011-04-08	1471
99	2011-04-09	2455
100	2011-04-10	2895
101	2011-04-11	3348
102	2011-04-12	2034
103	2011-04-13	2162
104	2011-04-14	3267
105	2011-04-15	3126
106	2011-04-16	795
107	2011-04-17	3744
108	2011-04-18	3429
109	2011-04-19	3204
110	2011-04-20	3944
111	2011-04-21	4189
112	2011-04-22	1683
113	2011-04-23	4036
114	2011-04-24	4191
115	2011-04-25	4073
116	2011-04-26	4400
117	2011-04-27	3872
118	2011-04-28	4058
119	2011-04-29	4595
120	2011-04-30	5312
121	2011-05-01	3351
122	2011-05-02	4401
123	2011-05-03	4451
124	2011-05-04	2633
125	2011-05-05	4433
126	2011-05-06	4608
127	2011-05-07	4714
128	2011-05-08	4333
129	2011-05-09	4362
130	2011-05-10	4803
131	2011-05-11	4182
132	2011-05-12	4864
133	2011-05-13	4105
134	2011-05-14	3409
135	2011-05-15	4553
136	2011-05-16	3958
137	2011-05-17	4123
138	2011-05-18	3855
139	2011-05-19	4575
140	2011-05-20	4917
141	2011-05-21	5805
142	2011-05-22	4660
143	2011-05-23	4274
144	2011-05-24	4492
145	2011-05-25	4978
146	2011-05-26	4677
147	2011-05-27	4679
148	2011-05-28	4758
149	2011-05-29	4788
150	2011-05-30	4098
151	2011-05-31	3982
152	2011-06-01	3974
153	2011-06-02	4968
154	2011-06-03	5312
155	2011-06-04	5342
156	2011-06-05	4906
157	2011-06-06	4548
158	2011-06-07	4833
159	2011-06-08	4401
160	2011-06-09	3915
161	2011-06-10	4586
162	2011-06-11	4966
163	2011-06-12	4460
164	2011-06-13	5020
165	2011-06-14	4891
166	2011-06-15	5180
167	2011-06-16	3767
168	2011-06-17	4844
169	2011-06-18	5119
170	2011-06-19	4744
171	2011-06-20	4010
172	2011-06-21	4835
173	2011-06-22	4507
174	2011-06-23	4790
175	2011-06-24	4991
176	2011-06-25	5202
177	2011-06-26	5305
178	2011-06-27	4708
179	2011-06-28	4648
180	2011-06-29	5225
181	2011-06-30	5515
182	2011-07-01	5362
183	2011-07-02	5119
184	2011-07-03	4649
185	2011-07-04	6043
186	2011-07-05	4665
187	2011-07-06	4629
188	2011-07-07	4592
189	2011-07-08	4040
190	2011-07-09	5336
191	2011-07-10	4881
192	2011-07-11	4086
193	2011-07-12	4258
194	2011-07-13	4342
195	2011-07-14	5084
196	2011-07-15	5538
197	2011-07-16	5923
198	2011-07-17	5302
199	2011-07-18	4458
200	2011-07-19	4541
201	2011-07-20	4332
202	2011-07-21	3784
203	2011-07-22	3387
204	2011-07-23	3285
205	2011-07-24	3606
206	2011-07-25	3840
207	2011-07-26	4590
208	2011-07-27	4656
209	2011-07-28	4390
210	2011-07-29	3846
211	2011-07-30	4475
212	2011-07-31	4302
213	2011-08-01	4266
214	2011-08-02	4845
215	2011-08-03	3574
216	2011-08-04	4576
217	2011-08-05	4866
218	2011-08-06	4294
219	2011-08-07	3785
220	2011-08-08	4326
221	2011-08-09	4602
222	2011-08-10	4780
223	2011-08-11	4792
224	2011-08-12	4905
225	2011-08-13	4150
226	2011-08-14	3820
227	2011-08-15	4338
228	2011-08-16	4725
229	2011-08-17	4694
230	2011-08-18	3805
231	2011-08-19	4153
232	2011-08-20	5191
233	2011-08-21	3873
234	2011-08-22	4758
235	2011-08-23	5895
236	2011-08-24	5130
237	2011-08-25	3542
238	2011-08-26	4661
239	2011-08-27	1115
240	2011-08-28	4334
241	2011-08-29	4634
242	2011-08-30	5204
243	2011-08-31	5058
244	2011-09-01	5115
245	2011-09-02	4727
246	2011-09-03	4484
247	2011-09-04	4940
248	2011-09-05	3351
249	2011-09-06	2710
250	2011-09-07	1996
251	2011-09-08	1842
252	2011-09-09	3544
253	2011-09-10	5345
254	2011-09-11	5046
255	2011-09-12	4713
256	2011-09-13	4763
257	2011-09-14	4785
258	2011-09-15	3659
259	2011-09-16	4760
260	2011-09-17	4511
261	2011-09-18	4274
262	2011-09-19	4539
263	2011-09-20	3641
264	2011-09-21	4352
265	2011-09-22	4795
266	2011-09-23	2395
267	2011-09-24	5423
268	2011-09-25	5010
269	2011-09-26	4630
270	2011-09-27	4120
271	2011-09-28	3907
272	2011-09-29	4839
273	2011-09-30	5202
274	2011-10-01	2429
275	2011-10-02	2918
276	2011-10-03	3570
277	2011-10-04	4456
278	2011-10-05	4826
279	2011-10-06	4765
280	2011-10-07	4985
281	2011-10-08	5409
282	2011-10-09	5511
283	2011-10-10	5117
284	2011-10-11	4563
285	2011-10-12	2416
286	2011-10-13	2913
287	2011-10-14	3644
288	2011-10-15	5217
289	2011-10-16	5041
290	2011-10-17	4570
291	2011-10-18	4748
292	2011-10-19	2424
293	2011-10-20	4195
294	2011-10-21	4304
295	2011-10-22	4308
296	2011-10-23	4381
297	2011-10-24	4187
298	2011-10-25	4687
299	2011-10-26	3894
300	2011-10-27	2659
301	2011-10-28	3747
302	2011-10-29	627
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304	2011-10-31	3669
305	2011-11-01	4068
306	2011-11-02	4186
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308	2011-11-04	4046
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331	2011-11-27	3071
332	2011-11-28	3867
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341	2011-12-07	705
342	2011-12-08	3322
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345	2011-12-11	2743
346	2011-12-12	3310
347	2011-12-13	3523
348	2011-12-14	3740
349	2011-12-15	3709
350	2011-12-16	3577
351	2011-12-17	2739
352	2011-12-18	2431
353	2011-12-19	3403
354	2011-12-20	3750
355	2011-12-21	2660
356	2011-12-22	3068
357	2011-12-23	2209
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390	2012-01-25	4270
391	2012-01-26	4075
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403	2012-02-07	4375
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405	2012-02-09	3830
406	2012-02-10	3831
407	2012-02-11	2169
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423	2012-02-27	4322
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425	2012-02-29	1834
426	2012-03-01	4990
427	2012-03-02	3194
428	2012-03-03	4066
429	2012-03-04	3423
430	2012-03-05	3333
431	2012-03-06	3956
432	2012-03-07	4916
433	2012-03-08	5382
434	2012-03-09	4569
435	2012-03-10	4118
436	2012-03-11	4911
437	2012-03-12	5298
438	2012-03-13	5847
439	2012-03-14	6312
440	2012-03-15	6192
441	2012-03-16	4378
442	2012-03-17	7836
443	2012-03-18	5892
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446	2012-03-21	6230
447	2012-03-22	6871
448	2012-03-23	8362
449	2012-03-24	3372
450	2012-03-25	4996
451	2012-03-26	5558
452	2012-03-27	5102
453	2012-03-28	5698
454	2012-03-29	6133
455	2012-03-30	5459
456	2012-03-31	6235
457	2012-04-01	6041
458	2012-04-02	5936
459	2012-04-03	6772
460	2012-04-04	6436
461	2012-04-05	6457
462	2012-04-06	6460
463	2012-04-07	6857
464	2012-04-08	5169
465	2012-04-09	5585
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467	2012-04-11	4862
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471	2012-04-15	7132
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474	2012-04-18	4367
475	2012-04-19	6565
476	2012-04-20	7290
477	2012-04-21	6624
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479	2012-04-23	3214
480	2012-04-24	5633
481	2012-04-25	6196
482	2012-04-26	5026
483	2012-04-27	6233
484	2012-04-28	4220
485	2012-04-29	6304
486	2012-04-30	5572
487	2012-05-01	5740
488	2012-05-02	6169
489	2012-05-03	6421
490	2012-05-04	6296
491	2012-05-05	6883
492	2012-05-06	6359
493	2012-05-07	6273
494	2012-05-08	5728
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496	2012-05-10	6572
497	2012-05-11	7030
498	2012-05-12	7429
499	2012-05-13	6118
500	2012-05-14	2843
501	2012-05-15	5115
502	2012-05-16	7424
503	2012-05-17	7384
504	2012-05-18	7639
505	2012-05-19	8294
506	2012-05-20	7129
507	2012-05-21	4359
508	2012-05-22	6073
509	2012-05-23	5260
510	2012-05-24	6770
511	2012-05-25	6734
512	2012-05-26	6536
513	2012-05-27	6591
514	2012-05-28	6043
515	2012-05-29	5743
516	2012-05-30	6855
517	2012-05-31	7338
518	2012-06-01	4127
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520	2012-06-03	7641
521	2012-06-04	6998
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523	2012-06-06	7055
524	2012-06-07	7494
525	2012-06-08	7736
526	2012-06-09	7498
527	2012-06-10	6598
528	2012-06-11	6664
529	2012-06-12	4972
530	2012-06-13	7421
531	2012-06-14	7363
532	2012-06-15	7665
533	2012-06-16	7702
534	2012-06-17	6978
535	2012-06-18	5099
536	2012-06-19	6825
537	2012-06-20	6211
538	2012-06-21	5905
539	2012-06-22	5823
540	2012-06-23	7458
541	2012-06-24	6891
542	2012-06-25	6779
543	2012-06-26	7442
544	2012-06-27	7335
545	2012-06-28	6879
546	2012-06-29	5463
547	2012-06-30	5687

Especificación de pre-procesamiento de recetas

El primer paso es agregar la serie temporal al conjunto de entrenamiento que se usará para aprender los patrones. El paquete “timetk”  será la integración con el paquete “recipes”:

• El paquete “recipe” nos permite agregar pasos de preprocesamiento que se aplicarán secuencialmente como parte de una tubería de transformación de datos.

• La función “step_timeseries_signature”, se utiliza para agregar una serie de características que pueden ayudar a los modelos de aprendizaje automático.

recipe_spec_serietemporal <- recipe(value ~ ., data = entrenamiento_tab) %>%
    step_timeseries_signature(date) 

Se puede observar qué sucede cuando aplicamos una receta preparada “prep” usando la la función “bake”. Se agregarán nuevas columnas en función de “fecha”(columna date). Estas son características que podemos usar en los modelos de aprendizaje automático.

kable(bake(prep(recipe_spec_serietemporal), new_data = entrenamiento_tab), digits = 2, format = "html", row.names = TRUE) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped"),
                full_width = T,
                font_size = 15) %>%
   scroll_box(height = "200px")

	date	value	date_index.num	date_year	date_year.iso	date_half	date_quarter	date_month	date_month.xts	date_month.lbl	date_day	date_hour	date_minute	date_second	date_hour12	date_am.pm	date_wday	date_wday.xts	date_wday.lbl	date_mday	date_qday	date_yday	date_mweek	date_week	date_week.iso	date_week2	date_week3	date_week4	date_mday7
1	2011-01-01	985	1293840000	2011	2010	1	1	1	0	enero	1	0	0	0	0	1	7	6	sábado	1	1	1	5	1	52	1	1	1	1
2	2011-01-02	801	1293926400	2011	2010	1	1	1	0	enero	2	0	0	0	0	1	1	0	domingo	2	2	2	1	1	52	1	1	1	1
3	2011-01-03	1349	1294012800	2011	2011	1	1	1	0	enero	3	0	0	0	0	1	2	1	lunes	3	3	3	2	1	1	1	1	1	1
4	2011-01-04	1562	1294099200	2011	2011	1	1	1	0	enero	4	0	0	0	0	1	3	2	martes	4	4	4	2	1	1	1	1	1	1
5	2011-01-05	1600	1294185600	2011	2011	1	1	1	0	enero	5	0	0	0	0	1	4	3	miércoles	5	5	5	2	1	1	1	1	1	1
6	2011-01-06	1606	1294272000	2011	2011	1	1	1	0	enero	6	0	0	0	0	1	5	4	jueves	6	6	6	2	1	1	1	1	1	1
7	2011-01-07	1510	1294358400	2011	2011	1	1	1	0	enero	7	0	0	0	0	1	6	5	viernes	7	7	7	2	1	1	1	1	1	2
8	2011-01-08	959	1294444800	2011	2011	1	1	1	0	enero	8	0	0	0	0	1	7	6	sábado	8	8	8	2	2	1	0	2	2	2
9	2011-01-09	822	1294531200	2011	2011	1	1	1	0	enero	9	0	0	0	0	1	1	0	domingo	9	9	9	2	2	1	0	2	2	2
10	2011-01-10	1321	1294617600	2011	2011	1	1	1	0	enero	10	0	0	0	0	1	2	1	lunes	10	10	10	3	2	2	0	2	2	2
11	2011-01-11	1263	1294704000	2011	2011	1	1	1	0	enero	11	0	0	0	0	1	3	2	martes	11	11	11	3	2	2	0	2	2	2
12	2011-01-12	1162	1294790400	2011	2011	1	1	1	0	enero	12	0	0	0	0	1	4	3	miércoles	12	12	12	3	2	2	0	2	2	2
13	2011-01-13	1406	1294876800	2011	2011	1	1	1	0	enero	13	0	0	0	0	1	5	4	jueves	13	13	13	3	2	2	0	2	2	2
14	2011-01-14	1421	1294963200	2011	2011	1	1	1	0	enero	14	0	0	0	0	1	6	5	viernes	14	14	14	3	2	2	0	2	2	3
15	2011-01-15	1248	1295049600	2011	2011	1	1	1	0	enero	15	0	0	0	0	1	7	6	sábado	15	15	15	3	3	2	1	0	3	3
16	2011-01-16	1204	1295136000	2011	2011	1	1	1	0	enero	16	0	0	0	0	1	1	0	domingo	16	16	16	3	3	2	1	0	3	3
17	2011-01-17	1000	1295222400	2011	2011	1	1	1	0	enero	17	0	0	0	0	1	2	1	lunes	17	17	17	4	3	3	1	0	3	3
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506	2012-05-20	7129	1337472000	2012	2012	1	2	5	4	mayo	20	0	0	0	0	1	1	0	domingo	20	50	141	3	21	20	1	0	1	3
507	2012-05-21	4359	1337558400	2012	2012	1	2	5	4	mayo	21	0	0	0	0	1	2	1	lunes	21	51	142	4	21	21	1	0	1	4
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514	2012-05-28	6043	1338163200	2012	2012	1	2	5	4	mayo	28	0	0	0	0	1	2	1	lunes	28	58	149	5	22	22	0	1	2	5
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524	2012-06-07	7494	1339027200	2012	2012	1	2	6	5	junio	7	0	0	0	0	1	5	4	jueves	7	68	159	2	23	23	1	2	3	2
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526	2012-06-09	7498	1339200000	2012	2012	1	2	6	5	junio	9	0	0	0	0	1	7	6	sábado	9	70	161	2	23	23	1	2	3	2
527	2012-06-10	6598	1339286400	2012	2012	1	2	6	5	junio	10	0	0	0	0	1	1	0	domingo	10	71	162	2	24	23	0	0	0	2
528	2012-06-11	6664	1339372800	2012	2012	1	2	6	5	junio	11	0	0	0	0	1	2	1	lunes	11	72	163	3	24	24	0	0	0	2
529	2012-06-12	4972	1339459200	2012	2012	1	2	6	5	junio	12	0	0	0	0	1	3	2	martes	12	73	164	3	24	24	0	0	0	2
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531	2012-06-14	7363	1339632000	2012	2012	1	2	6	5	junio	14	0	0	0	0	1	5	4	jueves	14	75	166	3	24	24	0	0	0	3
532	2012-06-15	7665	1339718400	2012	2012	1	2	6	5	junio	15	0	0	0	0	1	6	5	viernes	15	76	167	3	24	24	0	0	0	3
533	2012-06-16	7702	1339804800	2012	2012	1	2	6	5	junio	16	0	0	0	0	1	7	6	sábado	16	77	168	3	24	24	0	0	0	3
534	2012-06-17	6978	1339891200	2012	2012	1	2	6	5	junio	17	0	0	0	0	1	1	0	domingo	17	78	169	3	25	24	1	1	1	3
535	2012-06-18	5099	1339977600	2012	2012	1	2	6	5	junio	18	0	0	0	0	1	2	1	lunes	18	79	170	4	25	25	1	1	1	3
536	2012-06-19	6825	1340064000	2012	2012	1	2	6	5	junio	19	0	0	0	0	1	3	2	martes	19	80	171	4	25	25	1	1	1	3
537	2012-06-20	6211	1340150400	2012	2012	1	2	6	5	junio	20	0	0	0	0	1	4	3	miércoles	20	81	172	4	25	25	1	1	1	3
538	2012-06-21	5905	1340236800	2012	2012	1	2	6	5	junio	21	0	0	0	0	1	5	4	jueves	21	82	173	4	25	25	1	1	1	4
539	2012-06-22	5823	1340323200	2012	2012	1	2	6	5	junio	22	0	0	0	0	1	6	5	viernes	22	83	174	4	25	25	1	1	1	4
540	2012-06-23	7458	1340409600	2012	2012	1	2	6	5	junio	23	0	0	0	0	1	7	6	sábado	23	84	175	4	25	25	1	1	1	4
541	2012-06-24	6891	1340496000	2012	2012	1	2	6	5	junio	24	0	0	0	0	1	1	0	domingo	24	85	176	4	26	25	0	2	2	4
542	2012-06-25	6779	1340582400	2012	2012	1	2	6	5	junio	25	0	0	0	0	1	2	1	lunes	25	86	177	5	26	26	0	2	2	4
543	2012-06-26	7442	1340668800	2012	2012	1	2	6	5	junio	26	0	0	0	0	1	3	2	martes	26	87	178	5	26	26	0	2	2	4
544	2012-06-27	7335	1340755200	2012	2012	1	2	6	5	junio	27	0	0	0	0	1	4	3	miércoles	27	88	179	5	26	26	0	2	2	4
545	2012-06-28	6879	1340841600	2012	2012	1	2	6	5	junio	28	0	0	0	0	1	5	4	jueves	28	89	180	5	26	26	0	2	2	5
546	2012-06-29	5463	1340928000	2012	2012	1	2	6	5	junio	29	0	0	0	0	1	6	5	viernes	29	90	181	5	26	26	0	2	2	5
547	2012-06-30	5687	1341014400	2012	2012	1	2	6	5	junio	30	0	0	0	0	1	7	6	sábado	30	91	182	5	26	26	0	2	2	5

A continuación, se aplicarán los primeros pasos de preprocesamiento para mejorar el comportamiento del modelo. Se agregarán características, como año, día de la semana y variables dummy.

recipe_spec_final <- recipe_spec_serietemporal%>%
    step_rm(date) %>%
    step_rm(contains("iso"), contains("minute"), contains("hour"),
            contains("am.pm"), contains("xts")) %>%
    step_normalize(contains("index.num"), date_year) %>%
    step_dummy(contains("lbl"), one_hot = TRUE) 
kable(bake(prep(recipe_spec_final), new_data = entrenamiento_tab), digits = 2, format = "html", row.names = TRUE) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped"),
                full_width = T,
                font_size = 15) %>%
   scroll_box(height = "200px")

	value	date_index.num	date_year	date_half	date_quarter	date_month	date_day	date_second	date_wday	date_mday	date_qday	date_yday	date_mweek	date_week	date_week2	date_week3	date_week4	date_mday7	date_month.lbl_01	date_month.lbl_02	date_month.lbl_03	date_month.lbl_04	date_month.lbl_05	date_month.lbl_06	date_month.lbl_07	date_month.lbl_08	date_month.lbl_09	date_month.lbl_10	date_month.lbl_11	date_month.lbl_12	date_wday.lbl_1	date_wday.lbl_2	date_wday.lbl_3	date_wday.lbl_4	date_wday.lbl_5	date_wday.lbl_6	date_wday.lbl_7
1	985	-1.73	-0.71	1	1	1	1	0	7	1	1	1	5	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1
2	801	-1.72	-0.71	1	1	1	2	0	1	2	2	2	1	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0
3	1349	-1.71	-0.71	1	1	1	3	0	2	3	3	3	2	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0
4	1562	-1.71	-0.71	1	1	1	4	0	3	4	4	4	2	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0
5	1600	-1.70	-0.71	1	1	1	5	0	4	5	5	5	2	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
6	1606	-1.70	-0.71	1	1	1	6	0	5	6	6	6	2	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0
7	1510	-1.69	-0.71	1	1	1	7	0	6	7	7	7	2	1	1	1	1	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0
8	959	-1.68	-0.71	1	1	1	8	0	7	8	8	8	2	2	0	2	2	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1
9	822	-1.68	-0.71	1	1	1	9	0	1	9	9	9	2	2	0	2	2	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0
10	1321	-1.67	-0.71	1	1	1	10	0	2	10	10	10	3	2	0	2	2	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0
11	1263	-1.66	-0.71	1	1	1	11	0	3	11	11	11	3	2	0	2	2	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0
12	1162	-1.66	-0.71	1	1	1	12	0	4	12	12	12	3	2	0	2	2	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
13	1406	-1.65	-0.71	1	1	1	13	0	5	13	13	13	3	2	0	2	2	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0
14	1421	-1.65	-0.71	1	1	1	14	0	6	14	14	14	3	2	0	2	2	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0
15	1248	-1.64	-0.71	1	1	1	15	0	7	15	15	15	3	3	1	0	3	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1
16	1204	-1.63	-0.71	1	1	1	16	0	1	16	16	16	3	3	1	0	3	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0
17	1000	-1.63	-0.71	1	1	1	17	0	2	17	17	17	4	3	1	0	3	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0
18	683	-1.62	-0.71	1	1	1	18	0	3	18	18	18	4	3	1	0	3	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0
19	1650	-1.61	-0.71	1	1	1	19	0	4	19	19	19	4	3	1	0	3	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
20	1927	-1.61	-0.71	1	1	1	20	0	5	20	20	20	4	3	1	0	3	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0
21	1543	-1.60	-0.71	1	1	1	21	0	6	21	21	21	4	3	1	0	3	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0
22	981	-1.59	-0.71	1	1	1	22	0	7	22	22	22	4	4	0	1	0	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1
23	986	-1.59	-0.71	1	1	1	23	0	1	23	23	23	4	4	0	1	0	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0
24	1416	-1.58	-0.71	1	1	1	24	0	2	24	24	24	5	4	0	1	0	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0
25	1985	-1.58	-0.71	1	1	1	25	0	3	25	25	25	5	4	0	1	0	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0
26	506	-1.57	-0.71	1	1	1	26	0	4	26	26	26	5	4	0	1	0	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
27	431	-1.56	-0.71	1	1	1	27	0	5	27	27	27	5	4	0	1	0	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0
28	1167	-1.56	-0.71	1	1	1	28	0	6	28	28	28	5	4	0	1	0	5	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0
29	1098	-1.55	-0.71	1	1	1	29	0	7	29	29	29	5	5	1	2	1	5	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1
30	1096	-1.54	-0.71	1	1	1	30	0	1	30	30	30	5	5	1	2	1	5	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0
31	1501	-1.54	-0.71	1	1	1	31	0	2	31	31	31	6	5	1	2	1	5	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0
32	1360	-1.53	-0.71	1	1	2	1	0	3	1	32	32	6	5	1	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0
33	1526	-1.52	-0.71	1	1	2	2	0	4	2	33	33	1	5	1	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
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538	5905	1.67	1.41	1	2	6	21	0	5	21	82	173	4	25	1	1	1	4	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0
539	5823	1.68	1.41	1	2	6	22	0	6	22	83	174	4	25	1	1	1	4	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0
540	7458	1.68	1.41	1	2	6	23	0	7	23	84	175	4	25	1	1	1	4	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1
541	6891	1.69	1.41	1	2	6	24	0	1	24	85	176	4	26	0	2	2	4	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0
542	6779	1.70	1.41	1	2	6	25	0	2	25	86	177	5	26	0	2	2	4	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0
543	7442	1.70	1.41	1	2	6	26	0	3	26	87	178	5	26	0	2	2	4	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0
544	7335	1.71	1.41	1	2	6	27	0	4	27	88	179	5	26	0	2	2	4	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
545	6879	1.71	1.41	1	2	6	28	0	5	28	89	180	5	26	0	2	2	5	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0
546	5463	1.72	1.41	1	2	6	29	0	6	29	90	181	5	26	0	2	2	5	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0
547	5687	1.73	1.41	1	2	6	30	0	7	30	91	182	5	26	0	2	2	5	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1

Especificación del modelo

En este paso, se creará una especificación del modelo. Se usará un modelo de regresión lineal. Tomado del paquete glmnet. El cual contiene procedimientos extremadamente eficientes para ajustar  el camino de regularización de lazo o red elástica para regresión lineal, modelos de regresión logística y multinomial, regresión de Poisson y el modelo de Cox.

model_spec_glmnet <- linear_reg(mode = "regression") %>%
    set_engine("lm")

Flujo de trabajo 

Se pueden combinar la receta de preprocesamiento y el modelo utilizando un Workflow ().

flujotrabajo_glmnet <- workflow() %>%
    add_recipe(recipe_spec_final) %>%
    add_model(model_spec_glmnet)

flujotrabajo_glmnet

## == Workflow ======================================================
## Preprocessor: Recipe
## Model: linear_reg()
## 
## -- Preprocessor --------------------------------------------------
## 5 Recipe Steps
## 
## * step_timeseries_signature()
## * step_rm()
## * step_rm()
## * step_normalize()
## * step_dummy()
## 
## -- Model ---------------------------------------------------------
## Linear Regression Model Specification (regression)
## 
## Computational engine: lm

Entrenamiento

El flujo de trabajo se puede entrenar con la función fit ().

flujotrabajo_entrenamiento <- flujotrabajo_glmnet %>% fit(data = entrenamiento_tab)

Prueba (validación)

Con un modelo adecuado en la mano, podemos pronosticar utilizando el conjunto de “prueba” para fines de validación.

pronostico_tab <- flujotrabajo_entrenamiento %>% 
    predict(prueba_tab) %>%
    bind_cols(prueba_tab) 

kable(pronostico_tab, digits = 2, format = "html", row.names = TRUE) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped"),
                full_width = T,
                font_size = 15) %>%
   scroll_box(height = "200px")

	.pred	date	value
1	6237.34	2012-07-01	5531
2	6640.51	2012-07-02	6227
3	6849.67	2012-07-03	6660
4	6691.27	2012-07-04	7403
5	6919.29	2012-07-05	6241
6	6941.00	2012-07-06	6207
7	6955.63	2012-07-07	4840
8	6616.69	2012-07-08	4672
9	6624.30	2012-07-09	6569
10	6833.46	2012-07-10	6290
11	6675.05	2012-07-11	7264
12	6903.08	2012-07-12	7446
13	6924.79	2012-07-13	7499
14	6939.42	2012-07-14	6969
15	6699.89	2012-07-15	6031
16	6707.50	2012-07-16	6830
17	6916.66	2012-07-17	6786
18	6758.25	2012-07-18	5713
19	6986.28	2012-07-19	6591
20	7007.99	2012-07-20	5870
21	7022.61	2012-07-21	4459
22	6585.30	2012-07-22	7410
23	6592.90	2012-07-23	6966
24	6802.06	2012-07-24	7592
25	6643.66	2012-07-25	8173
26	6871.68	2012-07-26	6861
27	6893.39	2012-07-27	6904
28	6908.02	2012-07-28	6685
29	6668.49	2012-07-29	6597
30	6676.10	2012-07-30	7105
31	6885.26	2012-07-31	7216
32	6123.30	2012-08-01	7580
33	6667.78	2012-08-02	7261
34	6689.49	2012-08-03	7175
35	6805.27	2012-08-04	6824
36	6466.34	2012-08-05	5464
37	6473.95	2012-08-06	7013
38	6581.95	2012-08-07	7273
39	6423.54	2012-08-08	7534
40	6651.56	2012-08-09	7286
41	6673.28	2012-08-10	5786
42	6789.06	2012-08-11	6299
43	6474.82	2012-08-12	6544
44	6482.43	2012-08-13	6883
45	6590.42	2012-08-14	6784
46	6432.02	2012-08-15	7347
47	6660.04	2012-08-16	7605
48	6681.75	2012-08-17	7148
49	6797.54	2012-08-18	7865
50	6434.94	2012-08-19	4549
51	6442.55	2012-08-20	6530
52	6550.55	2012-08-21	7006
53	6392.14	2012-08-22	7375
54	6620.17	2012-08-23	7765
55	6641.88	2012-08-24	7582
56	6757.66	2012-08-25	6053
57	6518.14	2012-08-26	5255
58	6525.75	2012-08-27	6917
59	6633.75	2012-08-28	7040
60	6475.34	2012-08-29	7697
61	6703.36	2012-08-30	7713
62	6725.07	2012-08-31	7350
63	6301.50	2012-09-01	6140
64	6204.30	2012-09-02	5810
65	6211.91	2012-09-03	6034
66	6421.07	2012-09-04	6864
67	6262.66	2012-09-05	7112
68	6490.68	2012-09-06	6203
69	6411.23	2012-09-07	7504
70	6527.02	2012-09-08	5976
71	6287.50	2012-09-09	8227
72	6295.10	2012-09-10	7525
73	6504.26	2012-09-11	7767
74	6345.86	2012-09-12	7870
75	6573.88	2012-09-13	7804
76	6494.43	2012-09-14	8009
77	6610.22	2012-09-15	8714
78	6247.62	2012-09-16	7333
79	6255.23	2012-09-17	6869
80	6464.39	2012-09-18	4073
81	6305.98	2012-09-19	7591
82	6534.01	2012-09-20	7720
83	6454.56	2012-09-21	8167
84	6570.34	2012-09-22	8395
85	6256.10	2012-09-23	7907
86	6263.71	2012-09-24	7436
87	6472.87	2012-09-25	7538
88	6314.46	2012-09-26	7733
89	6542.48	2012-09-27	7393
90	6463.03	2012-09-28	7415
91	6578.82	2012-09-29	8555
92	6239.89	2012-09-30	6889
93	5639.06	2012-10-01	6778
94	6243.79	2012-10-02	4639
95	6085.38	2012-10-03	7572
96	6313.40	2012-10-04	7328
97	6335.12	2012-10-05	8156
98	6450.90	2012-10-06	7965
99	6110.22	2012-10-07	3510
100	6117.83	2012-10-08	5478
101	6326.99	2012-10-09	6392
102	6168.58	2012-10-10	7691
103	6396.60	2012-10-11	7570
104	6418.31	2012-10-12	7282
105	6534.10	2012-10-13	7109
106	5995.62	2012-10-14	6639
107	6003.23	2012-10-15	5875
108	6212.39	2012-10-16	7534
109	6053.98	2012-10-17	7461
110	6282.01	2012-10-18	7509
111	6303.72	2012-10-19	5424
112	6419.51	2012-10-20	8090
113	6078.82	2012-10-21	6824
114	6086.43	2012-10-22	7058
115	6295.59	2012-10-23	7466
116	6137.18	2012-10-24	7693
117	6365.20	2012-10-25	7359
118	6386.92	2012-10-26	7444
119	6502.70	2012-10-27	7852
120	6062.61	2012-10-28	4459
121	6070.22	2012-10-29	22
122	6279.38	2012-10-30	1096
123	6120.97	2012-10-31	5566
124	5319.08	2012-11-01	5986
125	5657.25	2012-11-02	5847
126	5773.03	2012-11-03	5138
127	5458.79	2012-11-04	5107
128	5466.40	2012-11-05	5259
129	5675.56	2012-11-06	5686
130	5415.99	2012-11-07	5035
131	5644.01	2012-11-08	5315
132	5665.72	2012-11-09	5992
133	5781.51	2012-11-10	6536
134	5418.91	2012-11-11	6852
135	5426.52	2012-11-12	6269
136	5635.68	2012-11-13	4094
137	5376.11	2012-11-14	5495
138	5604.14	2012-11-15	5445
139	5625.85	2012-11-16	5698
140	5741.63	2012-11-17	5629
141	5502.11	2012-11-18	4669
142	5509.72	2012-11-19	5499
143	5718.88	2012-11-20	5634
144	5459.31	2012-11-21	5146
145	5687.33	2012-11-22	2425
146	5709.04	2012-11-23	3910
147	5824.83	2012-11-24	2277
148	5411.18	2012-11-25	2424
149	5418.78	2012-11-26	5087
150	5627.95	2012-11-27	3959
151	5368.38	2012-11-28	5260
152	5596.40	2012-11-29	5323
153	5618.11	2012-11-30	5668
154	4775.23	2012-12-01	5191
155	4852.16	2012-12-02	4649
156	4859.76	2012-12-03	6234
157	5068.92	2012-12-04	6606
158	4910.52	2012-12-05	5729
159	5138.54	2012-12-06	5375
160	5059.09	2012-12-07	5008
161	5174.88	2012-12-08	5582
162	4812.28	2012-12-09	3228
163	4819.89	2012-12-10	5170
164	5029.05	2012-12-11	5501
165	4870.64	2012-12-12	5319
166	5098.67	2012-12-13	5532
167	5019.22	2012-12-14	5611
168	5135.00	2012-12-15	5047
169	4820.76	2012-12-16	3786
170	4828.37	2012-12-17	4585
171	5037.53	2012-12-18	5557
172	4879.12	2012-12-19	5267
173	5107.14	2012-12-20	4128
174	5027.69	2012-12-21	3623
175	5143.48	2012-12-22	1749
176	4804.55	2012-12-23	1787
177	4812.15	2012-12-24	920
178	5021.31	2012-12-25	1013
179	4862.91	2012-12-26	441
180	5090.93	2012-12-27	2114
181	5011.48	2012-12-28	3095
182	5127.27	2012-12-29	1341
183	4887.74	2012-12-30	1796
184	4895.35	2012-12-31	2729

Gráfico utilizando la función ggplot() para darle la característica interactiva se envuelve con la función de plotly “ggplotly”:

ggplotly(ggplot(aes(x = date), data = Bicicletas_tab) +
    geom_rect(xmin = as.numeric(ymd("2012-07-01")),
              xmax = as.numeric(ymd("2013-01-01")),
              ymin = 0, ymax = 10000,
              fill = "#ff4242", color = NA, size = 0, alpha = 0.4) +
    annotate("text", x = ymd("2011-10-01"), y = 7800,
             color = palette_light()[[1]], label = "Entrenamiento") +
    annotate("text", x = ymd("2012-10-01"), y = 1550,
             color = palette_light()[[1]], label = "Prueba") + 
    geom_point(aes(x = date, y = value),  
               alpha = 0.5, color = palette_light()[[1]]) +
    # se agregan los pronósticos de prueba
    geom_point(aes(x = date, y = .pred), data = pronostico_tab, 
               alpha = 0.5, color = palette_light()[[2]]) +
    theme_tq()) 

Precisión de validación (fuera de muestra) 

La precisión del pronóstico fuera de la muestra se puede medir con un criterio.

tbl_df(pronostico_tab %>% metrics(value, .pred))

## # A tibble: 3 x 3
##   .metric .estimator .estimate
##   <chr>   <chr>          <dbl>
## 1 rmse    standard    1437.   
## 2 rsq     standard       0.379
## 3 mae     standard    1045.

Se pueden  visualizar los residuos del conjunto de prueba. Los residuos del modelo no son perfectos, pero se puede trabajar con él. Los residuos muestran que el modelo predice baja en octubre y alta en diciembre.

ggplotly(pronostico_tab %>%
    ggplot(aes(x = date, y = value - .pred)) +
    geom_hline(yintercept = 0, color = "red") +
    geom_point(color = palette_light()[[1]], alpha = 0.5) +
    geom_smooth() +
    theme_tq() +
    labs(title = "Prueba Set: GLM Residuos del Modelo", x = "") +
    scale_y_continuous(limits = c(-5000, 5000)))

Pronósticos para 6 meses

Se usará el modelo para realizar un pronóstico de 6 meses utilizando las características agregadas anteriormente. Lo primero que se debe ajustar son las fechas. Se aplicará la función “tk_get_timeseries_summary()” que permite extraer las fechas de la base de datos original. 

fechas <- Bicicletas_tab %>% tk_index()
Bicicletas_summary <- fechas %>% tk_get_timeseries_summary()

Los primeros seis parámetros son información de resumen general.

Bicicletas_summary[1:6]

## # A tibble: 1 x 6
##   n.obs start      end        units scale tzone
##   <int> <date>     <date>     <chr> <chr> <chr>
## 1   731 2011-01-01 2012-12-31 days  day   UTC

Los segundos seis parámetros son la información de periodicidad.

Bicicletas_summary[7:12]

## # A tibble: 1 x 6
##   diff.minimum diff.q1 diff.median diff.mean diff.q3 diff.maximum
##          <dbl>   <dbl>       <dbl>     <dbl>   <dbl>        <dbl>
## 1        86400   86400       86400     86400   86400        86400

Por el resumen, se infiere que los datos son 100% regulares ya que la mediana y las diferencias de medias son 86400 segundos o 1 día. No se necesita alguna inspección especial cuando se usa la función “tk_make_future_timeseries ()”. En caso de que los datos fueran irregulares, lo que significa que se excluyeron los fines de semana o días festivos, si se debe realizar. De lo contrario, el pronóstico sería inexacto.

fecha_futuro <- fechas %>% tk_make_future_timeseries(n_future = 180)
futuro_tab <- tibble(date = fecha_futuro) 
futuro_tab

## # A tibble: 180 x 1
##    date      
##    <date>    
##  1 2013-01-01
##  2 2013-01-02
##  3 2013-01-03
##  4 2013-01-04
##  5 2013-01-05
##  6 2013-01-06
##  7 2013-01-07
##  8 2013-01-08
##  9 2013-01-09
## 10 2013-01-10
## # ... with 170 more rows

Volvemos a entrenar la especificación del modelo en el conjunto de datos completo, luego la predicción de los próximos 6 meses.

pronosticos_meses_tab <- flujotrabajo_glmnet %>% 
    fit(data = Bicicletas_tab) %>%
    predict(futuro_tab) %>%
    bind_cols(futuro_tab)

ggplotly(Bicicletas_tab %>%
    ggplot(aes(x = date, y = value)) +
    geom_rect(xmin = as.numeric(ymd("2012-07-01")),
              xmax = as.numeric(ymd("2013-01-01")),
              ymin = 0, ymax = 10000,
              fill = "#ff4242", color = NA, size = 0, alpha = 0.4) +
    geom_rect(xmin = as.numeric(ymd("2013-01-01")),
              xmax = as.numeric(ymd("2013-07-01")),
              ymin = 0, ymax = 10000,
              fill = "#42e3ff", color = NA, size = 0, alpha = 0.4) +
    annotate("text", x = ymd("2011-10-01"), y = 7800,
             color = palette_light()[[1]], label = "Entrenamiento") +
    annotate("text", x = ymd("2012-10-01"), y = 1550,
             color = palette_light()[[1]], label = "Prueba") +
    annotate("text", x = ymd("2013-4-01"), y = 1550,
             color = palette_light()[[1]], label = "Pronóstico") +
    geom_point(alpha = 0.5, color = palette_light()[[1]]) +
    # future data
    geom_point(aes(x = date, y = .pred), data = pronosticos_meses_tab,
               alpha = 0.5, color = palette_light()[[2]]) +
    geom_smooth(aes(x = date, y = .pred), data = pronosticos_meses_tab,
                method = 'loess') + 
    labs(title = "Bicicletas compartidas Dataset: 6 meses de pronóstico", x = "") +
    theme_tq())

Error de pronóstico

Un pronóstico nunca es perfecto. Se necesitan conocer los intervalos de predicción para tener en cuenta la varianza de las predicciones del modelo a los datos reales. Hay varios métodos para lograr esto. 

test_resid_sd <- pronostico_tab %>%
    summarize(stdev = sd(value - .pred))

pronosticos_meses_tab <- pronosticos_meses_tab %>%
    mutate(
        lo.95 = .pred - 1.96 * test_resid_sd$stdev,
        lo.80 = .pred - 1.28 * test_resid_sd$stdev,
        hi.80 = .pred + 1.28 * test_resid_sd$stdev,
        hi.95 = .pred + 1.96 * test_resid_sd$stdev
    )

ggplotly(Bicicletas_tab %>%
    ggplot(aes(x = date, y = value)) +
    geom_point(alpha = 0.5, color = palette_light()[[1]]) +
    geom_ribbon(aes(y = .pred, ymin = lo.95, ymax = hi.95), 
                data = pronosticos_meses_tab, 
                fill = "#D5DBFF", color = NA, size = 0) +
    geom_ribbon(aes(y = .pred, ymin = lo.80, ymax = hi.80, fill = key), 
                data = pronosticos_meses_tab,
                fill = "#596DD5", color = NA, size = 0, alpha = 0.8) +
    geom_point(aes(x = date, y = .pred), data = pronosticos_meses_tab,
               alpha = 0.5, color = palette_light()[[2]]) +
    geom_smooth(aes(x = date, y = .pred), data = pronosticos_meses_tab,
                method = 'loess', color = "white") + 
    labs(title = "Bicicletas compartidas: 6 meses de pronóstico con intérvalos 80/95", x = "") +
    theme_tq())

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Por:

Jesús Benjamín Zerpa
Economista
JesusZerpaEconomia@Gmail.Com

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