R：对分割数据使用forecast :: accuracy（）

Question

很难从accuracy()获取{forecast}函数来处理预测的测试值。

首先，在训练数据上建立LM模型（此处为可重复性）：

library(ISLR)
set.seed(1)
train <- sample(392, 196)
lm.fit <- lm(mpg~horsepower, data = Auto, subset = train)

然后计算测试数据的MSE：

mean((auto$mpg - predict(lm.fit, Auto))[-train]^2)

我的目标是使用forecast::accuracy()获取MSE（而不是上述）和其他错误测量。然而，无论我喂它什么，我根本无法让它运行。这肯定是用户错误，并在那里寻找任何想法。

我知道forecast::accuracy()不包含“开箱即用”的MSE，但我计划通过accuracy(data)[, 2]^2计算并与其他输出合并。

Answer 1

accuracy(forecast(lm.fit, newdata=Auto[-train,]), Auto$mpg[-train])[,2]^2