Tutoriel : utiliser R pour prédire le prix des avocats

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Ce tutoriel présente un exemple de bout en bout d'un flux de travail science des données Synapse dans Microsoft Fabric. Il utilise R pour analyser et visualiser les prix des avocats aux États-Unis, afin de construire un modèle Machine Learning qui prédit les prix futurs des avocats.

Ce didacticiel couvre ces étapes :

  • Charger des bibliothèques par défaut
  • Chargement des données
  • Personnaliser les données
  • Ajouter de nouveaux packages à la session
  • Analyser et visualiser les données
  • Formation du modèle

Screenshot of avocados.

Prérequis

  • Ouvrez ou créez un notebook. Pour en savoir plus, consultez Comment utiliser les blocs-notes Microsoft Fabric.

  • Réglez l'option de langue sur SparkR (R) pour modifier la langue principale.

  • Attachez votre cahier à une cabane au bord du lac. Sur le côté gauche, sélectionnez Ajouter pour ajouter un lakehouse existant ou pour créer un lakehouse.

Charger les bibliothèques

Utilisez les bibliothèques du runtime R par défaut :

library(tidyverse)
library(lubridate)
library(hms)

Chargement des données

Lisez les prix des avocats à partir d'un fichier .CSV, téléchargé sur Internet :

df <- read.csv('https://synapseaisolutionsa.blob.core.windows.net/public/AvocadoPrice/avocado.csv', header = TRUE)
head(df,5)

Manipuler les données

Tout d'abord, donnez aux colonnes des noms plus sympathiques.

# To use lowercase
names(df) <- tolower(names(df))

# To use snake case
avocado <- df %>% 
  rename("av_index" = "x",
         "average_price" = "averageprice",
         "total_volume" = "total.volume",
         "total_bags" = "total.bags",
         "amount_from_small_bags" = "small.bags",
         "amount_from_large_bags" = "large.bags",
         "amount_from_xlarge_bags" = "xlarge.bags")

# Rename codes
avocado2 <- avocado %>% 
  rename("PLU4046" = "x4046",
         "PLU4225" = "x4225",
         "PLU4770" = "x4770")

head(avocado2,5)

Modifiez les types de données, supprimez les colonnes indésirables et ajoutez la consommation totale :

# Convert data
avocado2$year = as.factor(avocado2$year)
avocado2$date = as.Date(avocado2$date)
avocado2$month  = factor(months(avocado2$date), levels = month.name)
avocado2$average_price =as.numeric(avocado2$average_price)
avocado2$PLU4046 = as.double(avocado2$PLU4046)
avocado2$PLU4225 = as.double(avocado2$PLU4225)
avocado2$PLU4770 = as.double(avocado2$PLU4770)
avocado2$amount_from_small_bags = as.numeric(avocado2$amount_from_small_bags)
avocado2$amount_from_large_bags = as.numeric(avocado2$amount_from_large_bags)
avocado2$amount_from_xlarge_bags = as.numeric(avocado2$amount_from_xlarge_bags)


# Remove unwanted columns
avocado2 <- avocado2 %>% 
  select(-av_index,-total_volume, -total_bags)

# Calculate total consumption 
avocado2 <- avocado2 %>% 
  mutate(total_consumption = PLU4046 + PLU4225 + PLU4770 + amount_from_small_bags + amount_from_large_bags + amount_from_xlarge_bags)

Installer de nouveaux packages

Utilisez l'installation de package en ligne pour ajouter de nouveaux packages à la session :

install.packages(c("repr","gridExtra","fpp2"))

Chargez les bibliothèques nécessaires.

library(tidyverse) 
library(knitr)
library(repr)
library(gridExtra)
library(data.table)

Analyser et visualiser les données

Comparez les prix des avocats conventionnels (non biologiques) par région :

options(repr.plot.width = 10, repr.plot.height =10)
# filter(mydata, gear %in% c(4,5))
avocado2 %>% 
  filter(region %in% c("PhoenixTucson","Houston","WestTexNewMexico","DallasFtWorth","LosAngeles","Denver","Roanoke","Seattle","Spokane","NewYork")) %>%  
  filter(type == "conventional") %>%           
  select(date, region, average_price) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(region, -average_price, na.rm = T), y = average_price)) +
  geom_jitter(aes(colour = region, alpha = 0.5)) +
  geom_violin(outlier.shape = NA, alpha = 0.5, size = 1) +
  geom_hline(yintercept = 1.5, linetype = 2) +
  geom_hline(yintercept = 1, linetype = 2) +
  annotate("rect", xmin = "LosAngeles", xmax = "PhoenixTucson", ymin = -Inf, ymax = Inf, alpha = 0.2) +
  geom_text(x = "WestTexNewMexico", y = 2.5, label = "My top 5 cities!", hjust = 0.5) +
  stat_summary(fun = "mean") +
  labs(x = "US city",
       y = "Avocado prices", 
       title = "Figure 1. Violin plot of nonorganic avocado prices",
       subtitle = "Visual aids: \n(1) Black dots are average prices of individual avocados by city \n     between January 2015 and March 2018. \n(2) The plot is ordered descendingly.\n(3) The body of the violin becomes fatter when data points increase.") +
  theme_classic() + 
  theme(legend.position = "none", 
        axis.text.x = element_text(angle = 25, vjust = 0.65),
        plot.title = element_text(face = "bold", size = 15)) +
  scale_y_continuous(lim = c(0, 3), breaks = seq(0, 3, 0.5))

Screenshot that shows a graph of nonorganic prices.

Concentrez-vous sur la région de Houston.

library(fpp2)
conv_houston <- avocado2 %>% 
  filter(region == "Houston",
         type == "conventional") %>% 
  group_by(date) %>% 
  summarise(average_price = mean(average_price))
  
# Set up ts   

conv_houston_ts <- ts(conv_houston$average_price,
                 start = c(2015, 1),
                 frequency = 52) 
# Plot

autoplot(conv_houston_ts) +
  labs(title = "Time plot: nonorganic avocado weekly prices in Houston",
       y = "$") +
  geom_point(colour = "brown", shape = 21) +
  geom_path(colour = "brown")

Screenshot of a graph of avocado prices in Houston.

Entraîner un modèle Machine Learning

Créez un modèle de prédiction de prix pour la région de Houston, basé sur la moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) :

conv_houston_ts_arima <- auto.arima(conv_houston_ts,
                                    d = 1,
                                    approximation = F,
                                    stepwise = F,
                                    trace = T)

checkresiduals(conv_houston_ts_arima)

Screenshot that shows a graph of residuals.

Présentez un graphique des prédictions du modèle ARIMA de Houston :

conv_houston_ts_arima_fc <- forecast(conv_houston_ts_arima, h = 208)

autoplot(conv_houston_ts_arima_fc) + labs(subtitle = "Prediction of weekly prices of nonorganic avocados in Houston",
       y = "$") +
  geom_hline(yintercept = 2.5, linetype = 2, colour = "blue")

Screenshot that shows a graph of forecasts from the ARIMA model.

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