Блог

Главная - Вопросы по программированию - Функция построения и расширения для прогнозирования

Функция построения и расширения для прогнозирования

#r #for-loop

#r #для цикла

Вопрос:

Этот код выполняет прогнозирование с помощью пакета forecast. Конечными результатами этого кода являются три списка, прогнозируемые с помощью метода snaive (SNAIVE_PIT, SNAIVE_CIT и SNAIVE_VAT).

 #CODE
library(forecast)
        # Making data frame
      DATA_SET<-data.frame(
        PIT=seq(1, 48, by = 2),
        CIT=seq(1, 24, by = 1),
        VAT=seq(1, 94, by = 4)
      )
     View(DATA_SET)

      # FOR LOOP
     for(i in 1:ncol(DATA_SET)){
        # Build a ts for this column
        timeseries <- ts(DATA_SET[,i], start=c(2016,1), frequency = 12)
        # Build a foreacst based on the ts
        forecast <- snaive(timeseries,h=5)
           # rename the forecast according to the original variable name
        colname <- colnames(DATA_SET)[i]
        forecastName <- paste("SNAIVE_",colname," <- forecast",sep="")
        eval(parse(text = forecastName))
      }

Однако кодирование не заканчивается приведенным выше кодом. А именно, я должен расширить этот код некоторыми дополнительными элементами.

Во-первых, как поместить эту строку в приведенный выше код (часть ДЛЯ ЦИКЛА)?

 #NEW CODE 1
SNAIVE_ALL<-mapply(SNAIVE_PIT, SNAIVE_CIT,SNAIVE_VAT, FUN=list, SIMPLIFY=FALSE)

Во-вторых, как поместить эту строку в приведенный выше код (часть ДЛЯ ЦИКЛА)?

 #NEW CODE 2
   SNAIVE_PIT_ACCURANCY<-accuracy(SNAIVE_PIT)
    SNAIVE_CIT_ACCURANCY<-accuracy(SNAIVE_CIT)
     SNAIVE_VAT_ACCURANCY<-accuracy(SNAIVE_VAT)

  SNAIVE_ACCURANCY<-rbind(SNAIVE_PIT_ACCURANCY,SNAIVE_CIT_ACCURANCY,SNAIVE_VAT_ACCURANCY)

Итак, кто-нибудь может помочь мне с этим кодом?

Ответ №1:

Я лично считаю, что вы делаете это совершенно неправильно, код R не предназначен для постоянного создания и объединения списков, вы можете выполнять все эти операции функциональным способом, сначала вам нужно подумать, какой будет структура списка.

Я рекомендую следующую структуру

каждый набор данных представляет собой список, каждый список получает функцию, которая генерирует два списка: предсказания и точность.

Давайте закодируем.

 # I recommend spliting this function but I am lazy

prediction_funtion <- function(x) {
  x <- ts(x, start=c(2016,1), frequency = 12)
  model <- snaive(x)
  forecasts_results <- forecast(model,5)
  accuracy_results <- accuracy(model)
  return(list(forecast = forecasts_results,accuracy =accuracy_results))
}

map(list_df,prediction_funtion)
Метки: