1

Rの予測パッケージを使用している間、モデルを再利用できると言われました。つまり、コードの後で、モデルを再計算せずに次の値を取得して予測x <- c(1,2,3,4); mod <- ets(x); f <- forecast(mod,h=1)できます。append(x, 5)どうやってそれを行うのですか？（私が理解しているように、単純な指数平滑法を使用すると、アルファを知るだけで済みますよね？）

のようforecast(x, model=mod)ですか？その場合、私は Java を使用してプログラムで予測コードを呼び出していると言わざるを得ないので (多くの時系列で)、モデル オブジェクトを常に R 環境に保持できるとは思いません。モデル オブジェクトを Java に保持し、必要に応じて R 環境にロードする簡単な方法はありますか?

4

2 に答える 2

2

ここで 2 つの質問があります。

A)forecastパッケージはそのデータセットを「成長」させることができますか? このパッケージについては詳しく説明できません。そのドキュメントを参照する必要があります。ただし、一般に R モデルは次の構造に従います。

fit <- someModel(formula, data)
estfit <- predict(fit, newdata=someDataFrame)

たとえば、当てはめオブジェクトを指定して更新されたデータを提供します。

B) モデルを Java との間でシリアライズできますか? はい、できます。Rserveは 1 つのオブジェクトであり、基本serialize()から (生) 文字まで試すこともできます。または、単に `save(fit, file="someFile.RData") にすることもできます。

于 2012-09-23T21:31:08.890 に答える
0

最初の質問について：

x <- 1:4
mod <- ets(x)
f1 <- forecast(mod, h=1)
x <- append(x, 5)
mod <- ets(x, model=mod) # Reuses old mod without re-estimating parameters.
f2 <- forecast(mod, h=1)
于 2012-09-24T00:38:32.273 に答える