Question

我想将单变量时间序列（14139次观察）分别分为60％和40％的训练和测试集。我输入命令
splits (APILts, c(rep("train", 8483), "test")) 然后R结果： Error: is.timeSeries(x) is not TRUE

Answer 1

要拆分时间序列，您需要一个时间序列的向量。

该错误表明您的APILts不是ts对象：

Error: is.timeSeries(x) is not TRUE

这里有一个关于如何用ts对象拆分时间序列的例子：

data(AirPassengers)

将数据分配给方便的载体

这是避免每次更改代码的简单方法

series <- AirPassengers

绘制系列

plot(series, col="darkblue", ylab="Passegners on airplanes")

绘制系列的季节性分布

windows(width=800,height=350)   # set the window with the dimensions you need

boxplot(split(series, cycle(series)), names = month.abb, col = "gold")

测试集的大小通常约为总样本的40％

因此，我们将在训练集和测试集中分割系列

# Training set
# Use data from 1949 to 1955 for forecasting

sr = window(series, start=1949, end=c(1955,12))

# Test set
# Use remaining data from 1956 to 1960 to test accuracy

ser = window(series, start=1956, end=c(1960,12))

现在我们准备开始了。

将数据转换为时间序列

# Data 

dat <- c(27, 28, 25, 22, 19, 21, 24, 24, 22, 16, 27, 41, 29, 24, 15, 27, 25, 21, 15, 41, 19, 24, 34, 20, 25, 34, 31, 29, 38, 36, 27, 37, 31, 28, 25, 34, 40, 36, 39, 19, 40, 31, 29, 39, 29, 40, 34, 31)


# Convert the data to time series

series <- ts(dat, frequency = 12, start = c(1969, 1))

# Inspect the series

series

plot(series)

请注意，有时，如果您已将数据作为数据框上传，则必须精确指定列：

# In this example, the data you want to convert into a ts object are in the first column

series <- ts(dat[[1]], frequency = 12, start = c(1969, 1))

Answer 2

Rob Hyndman的forecast软件包从8.0 head和tail版本开始支持时间序列。这样就可以使用非常方便的机制来创建训练集和测试集，而无需使用window或subset函数。您所要做的就是提供训练集的大小，如下面的代码所示。

library(forecast)
train <- head(AirPassengers, round(length(AirPassengers) * 0.6))
h <- length(AirPassengers) - length(train)
test <- tail(AirPassengers, h)

或者，您可以提供预测范围的长度：

h2 <- 58L
train2 <- head(AirPassengers, round(length(AirPassengers) - h2))
test2 <- tail(AirPassengers, h2)

测试它们是否相同：

identical(train, train2)
identical(test, test2)
identical(h, h2)
[1] TRUE
[1] TRUE
[1] TRUE

检查火车

train
     Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
1949 112 118 132 129 121 135 148 148 136 119 104 118
1950 115 126 141 135 125 149 170 170 158 133 114 140
1951 145 150 178 163 172 178 199 199 184 162 146 166
1952 171 180 193 181 183 218 230 242 209 191 172 194
1953 196 196 236 235 229 243 264 272 237 211 180 201
1954 204 188 235 227 234 264 302 293 259 229 203 229
1955 242 233 267 269 270 315 364 347 312 274 237 278
1956 284 277

检查测试

test
     Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
1956         317 313 318 374 413 405 355 306 271 306
1957 315 301 356 348 355 422 465 467 404 347 305 336
1958 340 318 362 348 363 435 491 505 404 359 310 337
1959 360 342 406 396 420 472 548 559 463 407 362 405
1960 417 391 419 461 472 535 622 606 508 461 390 432

计划火车和测试：

autoplot(train) + autolayer(test)

在R中训练和测试分裂的单变量时间序列

2 个答案: