我在论坛中进行了搜索，但未能找到能够解决以下问题的具体信息。
主要问题是如何从预测函数中导出（1）模型信息（选择的模型和参数），以及（2）从生成的预测中导出准确度信息（MAPE，MSE等）？ /强>
我只能通过调用对象预测（零售）$ model来查找信息，但无法在文件中逐列输出实际信息。这可能与预定义矩阵有关。
我能找到的唯一帖子是下面的内容，但未能将其应用到我的示例中。 Export accuracy of multiple timeseries forecasts in r into csv-document
我正在使用帖子中的示例：https://robjhyndman.com/hyndsight/batch-forecasting/
以下代码按列遍历for循环列，并根据forecast（）函数生成统计点预测（平均对象），并按列csv文件输出到列。
library(forecast)
retail <- read.csv("https://robjhyndman.com/data/ausretail.csv",header=FALSE)
retail <- ts(retail[,-1],f=12,s=1982+3/12)
ns <- ncol(retail)
h <- 24
fcast <- matrix(NA,nrow=h,ncol=ns)
for(i in 1:ns)
fcast[,i] <- forecast(retail[,i],h=h)$mean
write(t(fcast),file="retailfcasts.csv",sep=",",ncol=ncol(fcast))
希望有人能够帮助重构上述代码。
非常感谢您提供的所有帮助/指导。
答案 0 :(得分：0)
您可以使用以下代码成功导出csv文件。
创建矩阵后，请执行以下操作：
fcast <- as.data.frame(fcast)
write.table(fcast, file="retailfcasts.csv", quote=F, sep=";", dec=",", na="", row.names=T, col.names=T)
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