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我使用来自fpp2软件包的数据集和来自预测package.Because的ets函数来预测几个时间序列，我使用自己的函数同时进行几个预测。Own forecasting function timeseries<- msts(Z, start = 1970, seasonal.
浏览 1提问于2019-12-21得票数 0
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R中的一步预测
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我在R中多次使用forecast函数，循环(12个月)，但是我想用精度来比较对地平线时间=12和提前一步的预测。我的问题是如何存储12次的结果来准确地使用它。for (i in 1:12) { f <- forecast(demfit, 1) } 它只计算最后一点预
浏览 1提问于2015-02-06得票数 1
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在Rob Hyndman的书中，Rob描述了使用tsCV来评估auto.arima和ets返回的模型的预测准确性。is.element("try-error", class(fc))) { }因此，这意味着对于预测交叉验证中的每个迭代，都将估计一个新的ets/auto.arima。在我看来，我看不出这是如何评
浏览 0提问于2018-12-07得票数 2
我想不出如何从tibble中的预测对象中获得精确性度量。以下是两个预测对象返回精度()的直接示例：stl.fcast <- AirPassengers %>% stl(s.window="periodicon ets.fcast太棒了。现在，我尝试使用purr / dplyr方法做同样的事情，循环处理多个模型，并将结果存储在tibble中。现在，当我尝试创建一个包含表‘model_tbl
浏览 1提问于2018-07-26得票数 0
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我编写了一个函数，使用不同的预测方法(如forecast::nnetar、forecast::tbats、forecast::Arima和forecast::ets )预测时间序列对象。我知道forecastHybrid::hybridModel函数是这样做的，我只是想创建一些更定制的东西。所以我现在用result$mean、result$error和result$fit返回一个列表。我想使用精度或绘图功能，如<em
浏览 8提问于2016-09-08得票数 1
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我正在使用fpp2软件包和预测软件包中的数据集进行森林预测。因此，我的目的是对几个时间序列进行自动预测。因此，我使用函数进行预测。因此，我尝试使用下面这行代码 accurancy_arfima <- lapply(acc_list, accuracy) 到目前为止，这行代码或函数精度在snaive、ets等其他模型中都能很好地工作那么有没有人能帮我用精度<
浏览 25提问于2019-08-29得票数 0
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我正在使用来自accuracy包的forecast函数来计算精度度量。我用它来计算拟合的时间序列模型的度量，比如ARIMA或指数平滑。当我在不同的维度和聚合级别上测试不同的模型类型时，我使用Hyndman等人提出的MASE，平均绝对比例尺误差(2006年，“关于预测精度的另一种度量”)来比较不同级别上的不同模型。现在我也在比较模型和预测历史。由于我只有预测值而没有模型，所以我尝试使用accuracy
浏览 0提问于2012-06-18得票数 8
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我想从R中的精度函数(‘预测’包)中提取MASE (Hyndman et al.，2006)。然后，我计算了每个系列的预测，并希望提取所需范围的评估指标：accuracy(fcast$bts[,1], val_matrix_tseries[,1], test=N
浏览 0提问于2016-08-16得票数 0
我正在使用forecast软件包中的ets()和auto.arima()函数来预测R中的未来值。应该使用哪个标准来选择这两个模型中的最佳模型？以下是ets (data.ets)和auto.arima (data.ar)的精度输出。> accuracy(data.ets)0.699
浏览 6提问于2013-05-17得票数 5
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R中的精度函数
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我想要计算一个包含12个预测的数值向量的精度，但是我得到了一个警告的结果。100.42089 62.51129 49.18672 22.10280 5.00000f <- list()
demfit <- etsfilling the f list with values}
这段代码的目标是提前一步预测
浏览 1提问于2015-02-07得票数 0
我试图使用forecast.holtwinters函数，当我尝试运行它时：我知道这个错误data, h=65)
ls("package:forecast")
1 "
浏览 0提问于2017-07-28得票数 7
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我试图在不同的ETS对象或NNTAR上使用R中的forecast()函数。每次我都会收到同样的错误信息。ets_model <- ets(trainingdata)
我收到以下错误消息：
神经网络的nntar对象也会出现同样
浏览 3提问于2022-09-08得票数 -1
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好的，我们从预测包文档中了解到，hw()基本上是forecast(ets(...))的包装函数。然而，我想确切地知道哪种ETS公式相当于拟合+预测一个“加性”However (如在hw(x, seasonal="additive")和“乘性”However)(如在hw(x, seasonal="multiplicative(i)我猜想，使用带有model="AAA“的ets函数(结果大致相同，通
浏览 0提问于2018-06-19得票数 3
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寓言包R中的ETS函数提供了一个名为opt_crit的参数，它指定在参数估计期间最小化的数量(预测包中也有类似的功能)。其中一个选项是"amse"，它指定“在第一个nmse预测水平上的平均均方”。这是估计时间序列预测模型的标准程序吗？是否有参考文献对此方法进行评估，并与最大似然估计进行比较？我在Hyndman等人的“指数平滑预测:状态空间方法”中没有看到这一点。或者其他我能找到的消息来源。
浏览 1提问于2020-09-28得票数 1
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我已经对一些数据进行了简单的Pytorch神经网络的训练，现在我希望使用精度、召回、f1和精度等指标来测试和评估它。我彻底地搜索了Pytorch文档，找不到用于这些度量的任何类或函数。然后，我尝试将预测的标签和实际的标签转换为numpy数组，并使用scikit-learn的度量，但是预测的标签似乎既不是0，也不是1(我的标签)，而是连续的值。因为这个科学工具-学习指标不起作用。Fast.ai文档也没
浏览 0提问于2020-07-08得票数 1
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我是时间序列预测的新手，我希望将ARIMA/Prophet模型与基于历史股票市场数据和社交媒体情绪评分的XGBoost模型进行比较，预测未来的股票市场价值。我更熟悉机器学习，所以通常会使用像R^2这样的评估指标来评估这类问题的模型性能。是否有像ARIMA/Prophet这样的预测方法来评估它们的准确性，这样我就可以和XGBoost的预测精度做类似的比较了吗？
浏览 0提问于2020-07-15得票数 3
使用此代码： year.time_series <- ts(t_AMOUNT,start = c(1998(train) summary(forec
浏览 0提问于2018-09-24得票数 0
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我使用了一个批处理预测方法(名称:df5)，如下所示： A Aug '16value) model_fits2 <- group_by(df5, Primary.Base.Product) %>% do(fit=ets$value)) forecast(model_fits2$fit
浏览 0提问于2019-08-19得票数 0
这也许是个愚蠢的问题，但：我认为损失仅在训练中使用，当然，这取决于模型在预测中的优劣，而不取决于对样本总数的正确预测量的准确性。我检查了“手动”，模型得到了44%的总预测。然后，我改为categorical_crossentropy，然后准确性是正确的。
我发现了这个问题。度量=“准确性”根据成本函数自动计算精度。因此，使用b
浏览 1提问于2018-09-13得票数 0
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我正试图建立一个预测，从Google趋势数据中预测关键字的未来值。2020-06-29 x在生成预测之前，我的R代码似乎工作正常。<- ets(sts, model = "ANA")plot(fc.ets)
我遇到的问题是，预测只是重复相同的模式(似乎没有考虑到错误、趋势和/或季节性来调整
浏览 4提问于2020-12-02得票数 0
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