使用'model'函数调用model/variable预测时如何使用字符值？

Question

我的目标是创建一个函数，您可以在其中输入要预测的变量，然后对多种类型的模型（即 Naive、ETS、Mean）使用交叉验证，然后使用 'pull' 函数我将拉出具有最低 RMSE 的模型，然后我将预测最好的模型提前 1 步。

但是，我在倒数第二行遇到问题，在预测时使用字符值 'best.model' 作为模型的输入。（错误在代码下方，您自己运行）。

下面是更有意义的代码：

library(fpp3)
tsibble <- prices

function.fc <- function (variable) {

## cross validation models
cv.fit <- tsibble %>%
  select(year, !!sym(variable)) %>%
  stretch_tsibble(.init = 180, .step = 1) %>%
  filter(.id != max(.id)) %>%
  model(
    MEAN(!!sym(variable)),
    NAIVE(!!sym(variable))
  ) 

## cv forecasts
cv.fc <- cv.fit %>%
  forecast(h = 1)

## cv accuracy
cv.accuracy <- cv.fc %>%
  accuracy(tsibble)

## pulls out the name of the best model
best.model <- cv.accuracy %>%
  select(.model, .type, RMSE) %>%
  arrange(RMSE) %>%
  filter(row_number(RMSE) == 1) %>%
  pull(.model)

## pulls out 1 step forecast 
fc <- model(.data = tsibble, noquote(best.model)) %>%
  forecast(h = 1)


return(fc)

}


function.fc("copper")

Error: Model definition(s) incorrectly created: noquote(best.model) Check that specified model(s) are model definitions. Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred

如您所见，我已尝试使用 'unquote' 函数，但这仍然不起作用。有人对使用什么有什么建议吗？我一直在努力寻找其他帖子来解决我的问题。

Answer 1

这是一个采用稍微不同方法的解决方案，首先定义一个命名的模型列表以供选择，然后使用 best.model 从列表中进行选择。这通常比陷入非标准评估的困境更可取。另请注意，我使用了 {{ 到 'pipe' 不带引号的参数。您会注意到我还更改了一些对象名称。这是因为通常应避免在对象名称中使用 .，以免与 R 中面向对象编程的 S3 系统混淆。

library(fpp3)

my_forecast <- function(data, variable) {
  
  # Define a list of models with sensible names
  models <- list(
    mean = fable::MEAN,
    naive = fable::NAIVE
  )
  
  ## cross validation models
  cv_fit <- data %>%
    select(year, {{ variable }}) %>%
    stretch_tsibble(.init = 180, .step = 1) %>%
    filter(.id != max(.id)) %>%
    model(
      mean = models$mean({{ variable }}),
      naive = models$naive({{ variable }})
    ) 
  
  ## cv forecasts
  cv_fc <- cv_fit %>%
    forecast(h = 1)
  
  ## cv accuracy
  cv_accuracy <- cv_fc %>%
    accuracy(data)
  
  ## pulls out the name of the best model
  best_model <- cv_accuracy %>%
    select(.model, .type, RMSE) %>%
    arrange(RMSE) %>%
    filter(row_number() == 1) %>%
    pull(.model)
  
  ## pulls out 1 step forecast 
  fc <- data %>% 
    model("{best_model}" := models[[best_model]]({{ variable }})) %>%
    forecast(h = 1)
  
  fc
  
}

my_forecast(prices, copper)
#> # A fable: 1 x 4 [1Y]
#> # Key:     .model [1]
#>   .model  year       copper .mean
#>   <chr>  <dbl>       <dist> <dbl>
#> 1 naive   1998 N(2.6, 0.69)  2.59

^{由 reprex package (v2.0.0)}

于 2021-05-11 创建

Answer 2

在函数的末尾，best.model 是一个字符串。例如，如果 variable = "copper"，则您的函数会生成 best.model = "NAIVE(copper)"。 model() 函数需要提供模型定义，而不是字符串。您可以使用 rlang::parse_expr() 将字符串解析为代码，然后对其求值以使用 rlang::eval_tidy().

生成模型定义

library(rlang)
library(fpp3)
#> ── Attaching packages ──────────────────────────────────────────── fpp3 0.4.0 ──
#> ✓ tibble      3.1.0          ✓ tsibble     1.0.0     
#> ✓ dplyr       1.0.5          ✓ tsibbledata 0.3.0     
#> ✓ tidyr       1.1.3          ✓ feasts      0.2.1.9000
#> ✓ lubridate   1.7.10         ✓ fable       0.3.0.9000
#> ✓ ggplot2     3.3.3
best.model <- "NAIVE(copper)"
best.model <- eval_tidy(parse_expr(best.model))
best.model
#> <RW model definition>
model(prices, best.model)
#> # A mable: 1 x 1
#>   best.model
#>      <model>
#> 1    <NAIVE>

^{由 reprex package (v1.0.0)}

于 2021-05-11 创建

使用'model'函数调用model/variable预测时如何使用字符值？

How to use a character value when using the 'model' function to call the model/variable to forecast?

r

time-series

character

forecasting

tsibble