ทำนายยอดขายวันถัดไป

กรอกข้อมูลยอดขายวันนี้ โมเดล LSTM จะทำนายว่าพรุ่งนี้ยอดขายจะสูงหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ย

📋 กรอกข้อมูลวันนี้

บาท
ชิ้น
10%

🎯 ผลการทำนาย

กด 'ทำนาย' เพื่อดูผลลัพธ์

🧠 LSTM Architecture

Input Shape
(samples, 30, 16)
LSTM Layer 1
64 units
LSTM Layer 2
32 units
Dropout
0.2
Output
Sigmoid (Binary)
Total Params
33,697
Sequence Length
30 วัน
Features
16 ตัว (Temporal, Lag, Rolling, OHE)

📊 Evaluation Results

Accuracy68.87%
Precision73.64%
Recall68.60%
F1-Score71.10%

Training Info

Best Epoch: 28Total Epochs: 38Val Accuracy: 71.00%

Confusion Matrix

Predicted LowPredicted High
Actual LowTN=65FP=29
Actual HighFN=37TP=81

📁 Dataset

ชื่อ
Superstore Daily Sales
จำนวนวัน
1,095 วัน
ช่วงวันที่
2022–2024
Features
16 ตัว
Train/Test
80% / 20%
วันหยุด
60 วัน (5.5%)