精度函数的 ACF1 的空结果
Null result for ACF1 from accuracy function
我将一个原始模型拟合到一个时间序列,但 ACF1 列为空。我认为它应该总是有一个数值结果,因为它只是一个相关性?为什么这是空的?
以下是我的代码:
library('fable')
library('feasts')
library('dplyr')
df = data.frame("t" = 1:7, "value" = c(12, 12, 0, 0, 0, 0, 0))
tsb = df %>%
as_tsibble(index = t)
train = tsb %>% filter(t < 6)
md = train %>% model(naive = NAIVE(value))
fc = md %>% forecast(h = 4)
accuracy(fc, tsb)
谢谢!
P.s.: 这是这个问题的后续问题:
您有四个预测,但测试集中只有 2 个值,因此 accuracy
只能使用前 2 个预测。这给了它 2 个预测误差,并且不可能从 2 个值计算自相关。
这是一个在测试集中有四个值的例子:
library(fable)
library(dplyr)
tsb <- data.frame(
t = 1:9,
value = c(12, 12, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1)
) %>%
as_tsibble(index = t)
md <- tsb %>%
filter(t < 6) %>%
model(naive = NAIVE(value))
md %>%
forecast(h = 4) %>%
accuracy(data = tsb)
#> # A tibble: 1 x 9
#> .model .type ME RMSE MAE MPE MAPE MASE ACF1
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 naive Test 0.5 0.707 0.5 100 100 0.167 0.25
由 reprex package (v0.3.0)
于 2020-08-16 创建
我将一个原始模型拟合到一个时间序列,但 ACF1 列为空。我认为它应该总是有一个数值结果,因为它只是一个相关性?为什么这是空的? 以下是我的代码:
library('fable')
library('feasts')
library('dplyr')
df = data.frame("t" = 1:7, "value" = c(12, 12, 0, 0, 0, 0, 0))
tsb = df %>%
as_tsibble(index = t)
train = tsb %>% filter(t < 6)
md = train %>% model(naive = NAIVE(value))
fc = md %>% forecast(h = 4)
accuracy(fc, tsb)
谢谢!
P.s.: 这是这个问题的后续问题:
您有四个预测,但测试集中只有 2 个值,因此 accuracy
只能使用前 2 个预测。这给了它 2 个预测误差,并且不可能从 2 个值计算自相关。
这是一个在测试集中有四个值的例子:
library(fable)
library(dplyr)
tsb <- data.frame(
t = 1:9,
value = c(12, 12, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1)
) %>%
as_tsibble(index = t)
md <- tsb %>%
filter(t < 6) %>%
model(naive = NAIVE(value))
md %>%
forecast(h = 4) %>%
accuracy(data = tsb)
#> # A tibble: 1 x 9
#> .model .type ME RMSE MAE MPE MAPE MASE ACF1
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 naive Test 0.5 0.707 0.5 100 100 0.167 0.25
由 reprex package (v0.3.0)
于 2020-08-16 创建