r - 构建和扩展用于预测的功能

Question

此代码使用预测包进行预测。此代码的最终输出是使用 snaive 方法预测的三个列表(SNAIVE_PIT、SNAIVE_CIT 和 SNAIVE_VAT)。

#CODE
library(forecast)
# Making data frame
DATA_SET<-data.frame(
PIT=seq(1, 48, by = 2),
CIT=seq(1, 24, by = 1),
VAT=seq(1, 94, by = 4)
)
View(DATA_SET)
# FOR LOOP
for(i in 1:ncol(DATA_SET)){
# Build a ts for this column
timeseries <- ts(DATA_SET[,i], start=c(2016,1), frequency = 12)
# Build a foreacst based on the ts
forecast <- snaive(timeseries,h=5)
# rename the forecast according to the original variable name
colname <- colnames(DATA_SET)[i]
forecastName <- paste("SNAIVE_",colname," <- forecast",sep="")
eval(parse(text = forecastName))
}

但是，编码并不以上述代码结束。也就是说，我必须用一些额外的东西来扩展这段代码。

首先，如何将这一行放在上面的代码中(部分 FOR LOOP)？

#NEW CODE 1
SNAIVE_ALL<-mapply(SNAIVE_PIT, SNAIVE_CIT,SNAIVE_VAT, FUN=list, SIMPLIFY=FALSE)

其次，如何将这一行放在上面的代码中(部分 FOR LOOP)？

#NEW CODE 2
SNAIVE_PIT_ACCURANCY<-accuracy(SNAIVE_PIT)
SNAIVE_CIT_ACCURANCY<-accuracy(SNAIVE_CIT)
SNAIVE_VAT_ACCURANCY<-accuracy(SNAIVE_VAT)
SNAIVE_ACCURANCY<-rbind(SNAIVE_PIT_ACCURANCY,SNAIVE_CIT_ACCURANCY,SNAIVE_VAT_ACCURANCY)

所以任何人都可以帮我写这段代码吗？

Answer 1

我个人认为你这样做的方式完全错误，R代码并不是为了一直生成和组合列表，你可以以一种功能性的方式做所有这些操作，首先你需要考虑列表结构是什么。

我推荐以下结构

每个数据集都是一个列表，每个列表接收一个函数，该函数生成两个列表，预测和准确性。

让我们编码。

# I recommend spliting this function but I am lazy
prediction_funtion <- function(x) {
x <- ts(x, start=c(2016,1), frequency = 12)
model <- snaive(x)
forecasts_results <- forecast(model,5)
accuracy_results <- accuracy(model)
return(list(forecast = forecasts_results,accuracy =accuracy_results))
}
map(list_df,prediction_funtion)