在测试数据集上进行预测时出错

Question

这里是预测的新手。 我有日期从 01-2018 到 08-2019 的数据。数据集以每周为间隔。我将数据集拆分为训练数据集和测试数据集，然后尝试使用 accuracy 函数检查模型的准确性，但我在这里收到以下错误：

window.default(x, ...) 中的错误：“开始”不能在“结束”之后 另外：警告信息： 在 window.default(x, ...) : 'start' 值没有改变

任何帮助将不胜感激

数据集： Dataset

    library(forecast)
    tsCM=ts(df$value, start=c(2018,1,5),end=c(2019,8,2),frequency = 52 )
    traints=window(tsCM, start=c(2018,1), end=c(2018,12))
    testts=window(tsCM,start=c(2019,1),end=c(2019,8))

    mmean=meanf(traints, h=30)
    nnaive=naive(traints, h=30)
    seanaive=snaive(traints, h=30)

    accuracy(mmean, testts)

window.default(x, ...) 中的错误：“开始”不能在“结束”之后 另外：警告信息： 在 window.default(x, ...) : 'start' 值没有改变

Answer 1

ts() 中的 start 和 end 参数可以采用长度为 1 或 2，而不是 3 的数字向量。此处忽略第三个参数，因此您的 tsCM 开始于 c(2018,1) 或第 1 周2018. end 参数类似地解释为 c(2019,8)，因此您的时间序列长度只有 60 个观察值。其余的观察被忽略。

traints 对象包含 12 个观测值，您预测提前 30 步，即到 2018 年的第 42 周。因此，当您与 testts 进行比较时，没有重叠的观测值。