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滞后随机森林预测

prediction lag random-forest dynamic r

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tpayne · 技术社区 · 9 年前

library(randomForest)    
library(dyn)
set.seed(123)
tz <- zoo(cbind(Y = rnorm(10), x = rnorm(10)))
tz[10, "Y"] <- NA
rr <- tz
rr<-cbind(`lag(Y, -1)` = lag(rr$Y, -1),rr)
fit <- dyn$randomForest(Y ~ lag(Y,-1) +x , tz, subset = seq_len(10-1))
pred <-predict(fit, newdata=rr)

我正在尝试让随机森林预测第10次观测,但它总是以不适用的形式返回。我认为这与滞后值有关,但不确定它是如何工作的。有人知道怎么做吗?

1 回复 | 直到 9 年前

Cyrus Mohammadian 9 年前

set.seed(123)
tz <- zoo(cbind(Y = rnorm(10), x = rnorm(10)))

tz <- zoo(cbind(Y = rnorm(10), x = rnorm(10)))

rr <- tz
rr<-cbind(`lag(Y, -1)` = lag(rr$Y, -1),rr)
fit <- dyn$randomForest(Y ~ lag(Y,-1) +x , tz, subset = seq_len(10-1))
predict(fit, newdata=rr)
  1           2           3           4           5           6           7           8           9          10 
 0.65469597  0.63274585  0.52821489 -0.58116470 -0.28673507  0.73862391 -0.31800427 -0.59019492 -0.34942432 -0.02772214

tz[10, "Y"] <- NA 如果你去掉它,就像上面所说的,第10个元素就会被预测出来。