预测测试数据集时出错

Question

这里是预测新手。我有日期范围从 01-2018 到 08-2019 的数据。数据集以每周为间隔。我将数据集拆分为训练和测试数据集，然后尝试使用 accuracy 函数检查模型的准确性，但我在这里收到以下错误：

window.default(x, ...) 中的错误：'start' 不能在 'end' 之后另外：警告信息：在 window.default(x, ...) 中：'start' 值未更改

如有任何帮助，我们将不胜感激

数据集： Dataset

    library(forecast)
    tsCM=ts(df$value, start=c(2018,1,5),end=c(2019,8,2),frequency = 52 )
    traints=window(tsCM, start=c(2018,1), end=c(2018,12))
    testts=window(tsCM,start=c(2019,1),end=c(2019,8))

    mmean=meanf(traints, h=30)
    nnaive=naive(traints, h=30)
    seanaive=snaive(traints, h=30)

    accuracy(mmean, testts)

window.default(x, ...) 中的错误：'start' 不能在 'end' 之后另外：警告信息：在 window.default(x, ...) 中：'start' 值未更改

Answer 1

ts() 中的 start 和 end 参数可以采用长度为 1 或 2 而不是 3 的数值向量。此处忽略第三个参数，因此您的 tsCM 从 c(2018,1) 或 2018 年第 1 周开始。end 参数与 c(2019,8) 的解释类似，因此您的时间序列只有 60 个观测值。其余观察结果将被忽略。

traints 对象包含 12 个观测值，您预测提前 30 步，即 2018 年第 42 周。因此当您与 testts 进行比较时，没有重叠的观测值。

预测测试数据集时出错

Getting Error while forecasting on test dataset

r

time-series

forecasting