如何预测未来几个时期，使用支持向量回归的单变量时间序列

Question

我有以下数据：

head(df)

pce        pop        psavert    uempmed    unemploy
507.8      198712     9.8        4.5        2944
510.9      198911     9.8        4.7        2945
516.7      199113     9.8        4.6        2958
513.3      199311     9.8        4.9        3143
518.5      199498     9.8        4.7        3066

我正在尝试使用SVM - 回归来拟合像这样的数据

svmRbftune <- train(unemploy ~ pce + pop + psavert + uempmed,
                    data = EconomicsTrain, method = "svmRadial",
                    tunelength = 14, trControl = trainControl(method = "cv"))

svmRbfPredict <- predict(svmRbftune, EconomicsTest)

我想要的是预测提前3个阶段.....我被困在如何做到这一点......文学对此非常模糊....

Answer 1

您需要新的功能值才能进行预测。

例如：

svmRbftune <- train(unemploy ~ pce + pop + psavert + uempmed,
                data = head(EconomicsTrain,-3), method = "svmRadial",
                tunelength = 14, trControl = trainControl(method = "cv"))

svmRbfPredict <- predict(svmRbftune, tail(EconomicsTest,3))