插入符号的“时间片”验证方法中的最终模型

Question

关于CARET的“时间片”列车控制方法，我有几个问题。假设我必须提前一天进行预测。我将初始窗口设置为nrow(data) - 7 #days和tuneLength = 10

1. 如何选择最佳模型？使用nrow(data) - 1进行建模是否与nrow(data) - 7一样好。换句话说，初始窗口宽度的选择如何影响模型性能？
2. 例如，今天让我用initialWindow = nrow() - 7在整个数据集上训练模型，但这非常耗时。第二天，我有了新数据，我想用新观察值重新训练模型。我应该使用initialWindow = nrow() - 7重新训练模型吗？如何加快再培训的过程？