R rsample rolling_origin 滚动原点预测重采样

当数据集具有很强的时间成分时，这种重采样方法非常有用。重新采样不是随机的，并且包含连续值的数据点。该函数假设原始数据集按时间顺序排序。

用法

rolling_origin(
  data,
  initial = 5,
  assess = 1,
  cumulative = TRUE,
  skip = 0,
  lag = 0,
  ...
)

参数

data: 一个 DataFrame 。
initial: 初始重采样中用于分析/建模的样本数量。
assess: 每次评估重新抽样所使用的样本数量。
cumulative: 一个合乎逻辑的。每次重新采样时分析重新采样是否会超出 initial 指定的大小？
skip: 一个整数，指示要跳过多少次附加重采样(如果有)以精简分析重采样中的数据点总量。请参阅下面的示例。
lag: 包含评估和分析集之间的滞后的值。如果在训练和测试期间使用滞后预测变量，这非常有用。
...: 这些点用于将来的扩展，并且必须为空。

值

带有类 rolling_origin 、 rset 、 tbl_df 、 tbl 和 data.frame 的 tibble。结果包括数据分割对象的列和名为 id 的列，其中包含带有重采样标识符的字符串。

细节

主要选项 initial 和 assess 分别控制分析和评估集中原始数据的数据点数量。当 cumulative = TRUE 时，分析集将随着重采样的继续而增长，而评估集大小将始终保持静态。 skip 使函数能够不使用重采样中的每个数据点。当 skip = 0 时，重采样数据集将增加一位。假设数据集的行是连续的天。使用skip = 6将使分析数据集运行数周而不是数天。评估集大小不受此选项的影响。

也可以看看

sliding_window() 、 sliding_index() 和 sliding_period() 用于附加基于时间的重采样函数。

例子

set.seed(1131)
ex_data <- data.frame(row = 1:20, some_var = rnorm(20))
dim(rolling_origin(ex_data))
#> [1] 15  2
dim(rolling_origin(ex_data, skip = 2))
#> [1] 5 2
dim(rolling_origin(ex_data, skip = 2, cumulative = FALSE))
#> [1] 5 2

# You can also roll over calendar periods by first nesting by that period,
# which is especially useful for irregular series where a fixed window
# is not useful. This example slides over 5 years at a time.
library(dplyr)
library(tidyr)
data(drinks, package = "modeldata")

drinks_annual <- drinks %>%
  mutate(year = as.POSIXlt(date)$year + 1900) %>%
  nest(data = c(-year))

multi_year_roll <- rolling_origin(drinks_annual, cumulative = FALSE)

analysis(multi_year_roll$splits[[1]])
#> # A tibble: 5 × 2
#>    year data             
#>   <dbl> <list>           
#> 1  1992 <tibble [12 × 2]>
#> 2  1993 <tibble [12 × 2]>
#> 3  1994 <tibble [12 × 2]>
#> 4  1995 <tibble [12 × 2]>
#> 5  1996 <tibble [12 × 2]>
assessment(multi_year_roll$splits[[1]])
#> # A tibble: 1 × 2
#>    year data             
#>   <dbl> <list>           
#> 1  1997 <tibble [12 × 2]>

源代码：R/rolling_origin.R

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Hannah Frick等大神的英文原创作品 Rolling Origin Forecast Resampling。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。