2016-08-08 47 views
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caretパッケージを使用して将来の収益を予測しようとしています。Rキャレットパッケージの時系列予測

Time-series cross validation でモデルの検証方法を知っていますが、最新の予測値を取得する方法がわかりません。 あなたはこの絵で見ることができるように、

enter image description here

最後の値が常に「地平線」 として使用されている 私はトレーニングデータとして、この値を使用して、私はそれを検証することができないにもかかわらず、最後の予測を取得したいですもう 予測機能を使用する必要がありますか?または他の良い方法がありますか?

モデルと時系列の検証を行うためのコードです。

timecontrol <- trainControl(method = 'timeslice', initialWindow = window_length, horizon =4, selectionFunction = "best", 
         returnResamp = 'final', fixedWindow = TRUE, savePredictions = 'final') 


cur_val_m <- train(test_sample[,-1], test_sample[,1], method = "knn", 
         trControl = timecontrol, tuneGrid = "knnGrid") 
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http://stackoverflow.com/help/mcve –

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を、あなたは、問題を解決しましたか? – Daniel

答えて

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コードやデータの一部を入力する必要があります。我々はこれを使用することができます一歩先を予測する必要がある場合でも、一般的には、:

prediction<-predict(model,yourdata[nrow(yourdata)+ 1,]) 
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私はあなたのコードを実行しましたが、動作しません。それは、 "新しいデータに欠けている訓練データの変数"です。キャレットパッケージを使用して私のコードを編集して追加しました。あなたはこの質問をもう一度見直すことができますか? –

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私は独立変数を追加せずにh-step予測をしたいと言っています。 –

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