参考这篇文章：createTimeSlices function in CARET package in R其中建议使用createTimeSlices作为使用时间序列数据时交叉验证的选项。我想了解如何为＆quot; initialWindow＆＃39;＆＃39; horizon＆＃39;选择值。和＆＃39; fixedWindow＆＃39;在trainControl中。
它们在插入符中定义如下（？createTimeSlices）：
initialWindow - 每个训练集样本中连续值的初始数
horizon - 测试集样本中连续值的数量
fixedWindow - 逻辑：如果为FALSE，则训练集始终从第一个样本开始。
有人可以进一步详细说明如何选择initialWindow＆amp;的正确值。 Horizon和为fixedWindow选择TRUE或FALSE的实际含义？
答案 0 :(得分：1)
initialWindow ：第一次建模迭代的训练集/窗口的大小。这应该有多大取决于您所适合的模型的复杂程度，因此您必须研究预期的最小样本量以获得可靠的拟合。显然，更复杂的模型需要更大的窗口，例如参见Measuring forecast accuracy，p。 6。
fixedWindow ：如果TRUE这意味着移动窗口（总是等于initialWindow的大小），如果{ {1}}它表示用于拟合模型的增长窗口（换句话说，它始终从第一个样本开始）。在插入符号模型的常规输出中，您可以观察训练样本的大小以及它是否正在增长或移动（FALSE，fixedWindow = FALSE）：
horizon = 1 Resampling: Rolling Forecasting Origin Resampling (1 held-out with no fixed window)
Summary of sample sizes: 100, 101, 102, 103, 104, 105, ...
：这定义了模型测试前的连续步数。插入符号模型的输出在预测 n 步骤时提供了模型精度的摘要。此处应选择的值取决于您的应用，即是否需要短期或长期预测。再次参见测量预测准确度，p。 7。