Zeitreihenvorhersage im R-Caret-Paket

Question

Ich versuche, die zukünftige Rendite mithilfe des caret-Pakets vorherzusagen.

Ich weiß, wie man mein Modell durch Time-series cross validation validieren kann, aber ich weiß nicht, wie man den spätesten Vorhersagewert erhält. Wie Sie in diesem Bild sehen können,

letzter Wert immer als „Horizont“ verwendet Ich mag diesen Wert als Trainingsdaten verwenden und die letzte Vorhersage zu bekommen, obwohl ich es nicht bestätigen kann nicht mehr. Sollte ich die Vorhersagefunktion verwenden? oder Gibt es andere gute Wege?

Hier sind meine Codes für das Erstellen von Modell- und Zeitreihenvalidierung.

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") 

Answer 1

Sie müssen einen Teil Ihres Codes oder Ihrer Daten eingeben. Aber im Allgemeinen, wenn wir einen Schritt zur Vorhersage brauchen voraus können wir verwenden:

prediction<-predict(model,yourdata[nrow(yourdata)+ 1,])