時系列分析を使用して回帰用のデータを準備しようとしています。MatlabでLIBSVMを使用しています
N 日間の価格があり、翌日の価格を予測したいとします。したがって、トレーニング セット X は長さ K のベクトルのベクトルであり、トレーニング セット Y は次のようになります。
(1日目).....(2日目).....(K日目)-------->(K+1日目)
(2日目).....(3日目).....(K+1日目)------>(K+2日目)
(3日目).....(4日目).....(K+2日目)------>(K+3日目)
すぐ...
しかし、問題は次のとおりです。テスト データ ソリューションによって DAY (K+1)、DAY (K+2)、DAY (K+3) の日数が得られると思います。しかし、独立変数の最終日には常に適合します。（ここでは、（DAY K）、（DAY K + 1）、（DAY K + 2）です）。
K の値を変更しようとしましたが、変更されませんでした。
詳細を説明するには: 例として、次の一変量時系列があるとします。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 =s[1]..s[9]
N=3 を使用してウィンドウ化すると、次の結果が得られます。
[s[k−3], s[k−2], s[k−1]] →s[k]
⎢1 2 3 ⎢ ⎢4⎢</p>
⎢2 3 4 ⎢ ⎢5⎢</p>
⎢3 4 5 ⎢ ⎢6⎢
⎢. . . ⎢ ⎢.⎢</p>
⎢6 7 8 ⎢ ⎢9⎢</p>
しかし問題は、結果がベクトル ⎢3⎥ ⎢4⎥ ⎢5⎥ ... ⎢8⎥ に適合することです。</p>
問題がどこにあるのかわかりませんでしたか？