开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

fable: Error：` `mutate()`输入`arima`出现问题

fable是一个R语言中的时间序列分析包，用于进行时间序列的建模和预测。它提供了一系列函数和工具，可以帮助用户进行时间序列数据的处理、建模和预测分析。

在使用fable包中的mutate()函数时，如果输入参数为arima，可能会出现问题。arima是一个用于时间序列建模的函数，它可以拟合ARIMA模型并进行预测。然而，由于mutate()函数的设计初衷是用于对数据进行变换和添加新的列，而不是用于时间序列建模，因此在输入arima时可能会导致错误。

解决这个问题的方法是使用fable包中专门用于时间序列建模的函数，如ARIMA()或model()。这些函数可以更好地处理时间序列建模的需求，并提供更准确的结果。

关于fable包的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云提供的R语言云计算平台，例如腾讯云的云服务器CVM和云数据库MySQL，可以提供稳定可靠的计算和存储环境，以支持R语言和fable包的使用。

腾讯云产品链接：

相关搜索:purrr循环:错误:输入`combined_data`的‘`mutate()’出现问题。X `x`和`y`必须共享同一个src，设置` `copy` `= TRUE (可能很慢)Shiny - Error in：` `filter()`输入`..1`出现问题 `stat_compare_means()`计算失败:输入`p`时出现问题` `mutate()`。X所有观察值都在同一组中为什么我在错误中出错:输入`medication_name`的‘`mutate()’出现问题。X结果%1必须是单个字符串，而不是长度为%2的字符向量在R/Error中查找累积求和值：` `mutate()`列出现问题苹果手机怎么群发短信 pear linux ping域名请求超时 php 开发环境搭建 php配置虚拟主机

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

ARIMA、ARIMAX、动态回归和OLS 回归预测多元时间序列

p=25220 当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series...传递函数模型是ARIMA模型的自然推广,Pankratz统称这种包含其它时间序列作为输入变量的ARIMA模型为动态回归。...用于预测的 Arima 加载相关包和数据 bata<-read.csv colnames(bata) bata<-bata\[order(as.Date,\] bata<-bata\[order(as.Date...Co, series="Data") + autolayer+ autolayer 均方误差分量 mean((tount - Fis_des)^2) 通过采用滞后变量的输出以及滞后 1,2 的输入进行动态回归...x<-train\[order,\] ti_ag % mutate x1<-test testg % mutate 使用动态滞后变量的 OLS 回归 mlm <

1.1K1 0

如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型

我们可以在Python中将其实现为一个新的独立函数，名为evaluate_arima_model（），它将时间序列数据集作为输入，以及具有p，d和q参数的元组作为输入。...(yhat) history.append(test[t]) # calculate out of sample error error = mean_squared_error(test, predictions...首先是确保输入数据是浮点值（而不是整数或字符串），如果不是浮点值这可能导致ARIMA过程失败。其次，统计模型ARIMA程序内部使用数值优化程序为模型找到一组系数。...(yhat) history.append(test[t]) # calculate out of sample error error = mean_squared_error(test, predictions...(yhat) history.append(test[t]) # calculate out of sample error error = mean_squared_error(test, predictions

5.9K5 0

Prophet在R语言中进行时间序列数据预测

str(df) 在此示例中，您将需要进行一些手动的日期格式转换： df <- mutate ( df, date = ymd_hms(date) # ) 现在您已经准备好要与Prophet一起使用的数据...，在将数据输入到Prophet中之前，将其作图并检查数据。...Box-Cox变换通常在预测中，您会明确选择一种特定类型的幂变换，以将其应用于数据以消除噪声，然后再将数据输入到预测模型中（例如，对数变换或平方根变换等）。...---- 最受欢迎的见解 1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析 3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑...和金融时间序列案例 6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动 7.r语言时间序列tar阈值自回归模型 8.r语言k-shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类 9.python3用arima

1.6K2 0

多步时间序列预测策略实战

时序基础模型 ARIMA 是单步预测模型。那么如何实现多步骤预测？也许一种方法是递归使用同一模型。从模型中得到一个周期的预测结果，作为预测下一个周期的输入。然后，将第二期的预测作为预测第三期的输入。...图（A）显示模型首先产 y_t+1 ，然后 y_t+1 成为同一模型的输入，产生 y_t+2 ，依此类推。...将预测值作为下一次预测模型的输入：将预测值添加到历史数据中，创建更新的时间序列。迭代预测：使用更新后的时间序列作为模型的输入数据，重复上述过程。在每次迭代中，模型考虑之前的预测值，进行多步骤预测。...from sktime.performance_metrics.forecasting import mean_absolute_percentage_error print('%.16f' % mean_absolute_percentage_error...arima_model.predict(fh) from sktime.performance_metrics.forecasting import mean_absolute_percentage_error

1391 0

CCF乘用车细分市场销量预测之ARIMA模型

微信公众号： AI那点小事作者：YYLin CSDN：https://blog.csdn.net/qq_41776781 如果你觉得有帮助，欢迎点赞[1] 1：什么是ARIMA模型介绍ARIMA之前...因为本次比赛并不适合使用ARIMA模型，所以在该比赛中并没有花时间在ARIMA模型上。下面的代码是比赛群中分享的一个baseline，我这边讲述一下他建模的过程和思想。...所以源码之中使用了auto_arima这个工具，只需要我们输入p，d，q的范围即可自动求的最优解。...False, seasonal=True, error_action...trace=False, seasonal=True, error_action

1.2K1 0

时间序列实践教程总结！

解题方案 ARIMA模型是一种随机时序分析，是一个经典的时间序列模型。该模型实质是差分运算和ARMA模型的组合。...但由于ARIMA模型需要调整的参数比较多且网格寻优速度比较慢，所以Auto-ARIMA应运而生。 Auto-ARIMA只需自定义参数范围并自己寻找最佳参数，故比较容易实现的。...所以这里我们选择Auto-ARIMA。...8GRAM时，代码运行时间约20min Baseline分数0.51左右 #----------------环境配置---------------- #安装相关依赖库如果是windows系统，cmd命令框中输入...max_order=None, seasonal=False, m=1, test='adf', trace=False, error_action

3761 0

R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略

通过组合ARIMA和GARCH模型，从长期来看，我们可以超过“买入并持有”方法。...然后，我们可以创建标准普尔500的“收盘价”的对数收益率差分序列，并去除初始NA值：根据Akaike信息准则，循环过程将为我们提供“最佳”拟合ARMA模型，然后我们可以将其用于输入GARCH模型： >...(spReturnsOffset, order=c(p, 0, q)), > error=function( err ) FALSE, >...一旦获得ARIMA + GARCH策略的收益，就可以为ARIMA + GARCH模型和“买入并持有”创建资产曲线。...实际上，我们可以考虑一下从2005年1月1日至今的最近十年的表现：从2005年至今，ARIMA + GARCH策略与S＆P500的“买入并持有”股票曲线现在，我们已经完成了ARIMA和GARCH模型的讨论

4012 0

R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略|附代码数据

然后，我们可以创建标准普尔500的“收盘价”的对数收益率差分序列，并去除初始NA值：根据Akaike信息准则，循环过程将为我们提供“最佳”拟合ARMA模型，然后我们可以将其用于输入GARCH模型： >...(spReturnsOffset, order=c(p, 0, q)),> error=function( err ) FALSE,>...一旦获得ARIMA + GARCH策略的收益，就可以为ARIMA + GARCH模型和“买入并持有”创建资产曲线。...实际上，我们可以考虑一下从2005年1月1日至今的最近十年的表现：从2005年至今，ARIMA + GARCH策略与S＆P500的“买入并持有”股票曲线现在，我们已经完成了ARIMA和GARCH模型的讨论...---- 本文摘选《R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略》 ----

3543 0

R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略|附代码数据

p=7207 最近我们被客户要求撰写关于ARIMA + GARCH交易策略的研究报告，包括一些图形和统计输出。...然后，我们可以创建标准普尔500的“收盘价”的对数收益率差分序列，并去除初始NA值：根据Akaike信息准则，循环过程将为我们提供“最佳”拟合ARMA模型，然后我们可以将其用于输入GARCH模型： >...(spReturnsOffset, order=c(p, 0, q)), > error=function( err ) FALSE, >...一旦获得ARIMA + GARCH策略的收益，就可以为ARIMA + GARCH模型和“买入并持有”创建资产曲线。...实际上，我们可以考虑一下从2005年1月1日至今的最近十年的表现：从2005年至今，ARIMA + GARCH策略与S＆P500的“买入并持有”股票曲线现在，我们已经完成了ARIMA和GARCH模型的讨论

4460 0

R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略|附代码数据

然后，我们可以创建标准普尔500的“收盘价”的对数收益率差分序列，并去除初始NA值：根据Akaike信息准则，循环过程将为我们提供“最佳”拟合ARMA模型，然后我们可以将其用于输入GARCH模型： >...(spReturnsOffset, order=c(p, 0, q)), > error=function( err ) FALSE, >...一旦获得ARIMA + GARCH策略的收益，就可以为ARIMA + GARCH模型和“买入并持有”创建资产曲线。...实际上，我们可以考虑一下从2005年1月1日至今的最近十年的表现：从2005年至今，ARIMA + GARCH策略与S＆P500的“买入并持有”股票曲线现在，我们已经完成了ARIMA和GARCH模型的讨论...本文摘选《 R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略》

2671 0

R语言气象模型集成预报：神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨降水数据|附代码数据

基于数据挖掘的集成预报方法利用从子预报方法中筛选的训练集进行训练，得到集成预报分类器；该集成预报分类器可以根据环流因子的输入，直接得到一种最优子预报方法，然后利用得到的最优子预报方法去预测，将最优子预报方法的预报结果作为集成预...实验数据集描述实验使用的输入数据是环流因子，是由国家气候中心气候系统诊断预测室再处理资料，资料数据全都为整型。...of Support Vectors: 107 绘制拟合图 points(datanew[,2], predictedY, col = "red", pch=4) mse <- function(error...: ## [1] X.19 X.30 X.57 X.72 X.73 ## ## Root node error: 328275991/372 = 882462 draw.tree(CARTmodel...本文方法的大致思想如下：以各子预报方程的历史拟合样本作为神经网络集成预报模型学习矩阵输入，相应的预报量序列作为学习矩阵的期望输出。

2772 0

【代码+论文】通过ML、Time Series模型学习股价行为

= company_price_ARIMA['GOOG']['2012':'2013'] apple_price_ARIMA = company_price_ARIMA['AAPL']['2012'...google_arima_train, amazon_arima_train, mmm_arima_train, chipotle_arima_train, duke_arima_train] google_arima_test..., amazon_arima_test, mmm_arima_test, chipotle_arima_test, duke_arima_test] company_results = [] for...我们将为ConvNet模型准备数据，开发一个能够根据文本信息预测价格变动的模型，并从网络的最后一层提取特征，以便在卷积网络中输入。...Mean absolute error on test data: 0.008930 《量化投资：以Python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。

1.5K8 0

深度剖析Kubernetes动态准入控制之Admission Webhooks

service: namespace: default name: webhook - 注意failurePolicy可以为Ignore或者Fail，意味着如果和webhook通信出现问题导致调用失败...= nil { glog.Error(err) return nil } reviewStatus := v1alpha1.AdmissionReviewStatus{} for _, container...= nil { glog.Error(err) } if _, err := w.Write(resp); err !...= nil { glog.Error(err) } } func main() { flag.Parse() http.HandleFunc("/", serve) clientset :...所以我个人的理解是，MutatingAdmissionWebhook是mutate object的一种比Initializers更优雅的、性能更好的实现方式。

3.1K8 0

GPT4做数据分析时间序列预测之五相当棒2023.5.26

['ARIMA预测值'] = 0 for i in range(len(数据框)-6): 数据框.loc[i, 'ARIMA预测值'] = 模型_拟合.predict(i, i...**ETS（Error, Trend, Seasonality）**: ETS模型可以分别对误差、趋势和季节性进行建模。statsmodels库提供了ETS模型的实现。 5....steps=7) 数据框.loc[i, 'VAR预测值'] = sum(预测[1:]) # ETS预测模型模型 = ETSModel(数据框['sales'], error...输入文本 = 文本输入窗口.get("1.0","end-1c") # 使用jieba进行拆分句子和提取关键字关键字 = jieba.analyse.extract_tags...文本输入窗口 = tk.Text(窗口, height=10) 文本输入窗口.pack() 提交按钮 = tk.Button(窗口, text="提交", command=提交文本) 提交按钮.pack

2663 0

一文囊括时间序列方法(源码)

import warnings from math import sqrt from pandas import Series from sklearn.metrics import mean_squared_error...# 模型报告 # print(arima_model.summary2()) # 保存模型 arima_model.save('..../data/arima_model.h5') # # load model arima_model = ARIMAResults.load('....# comp['predict'] = predict_series split_num = int(len(dau.values)/3) or 1 rmse = sqrt(mean_squared_error...一个cell当中被放置了三扇门，分别叫做输入门、遗忘门和输出门。一个信息进入LSTM的网络当中，只有符合信息才会留下，不符的信息则通过遗忘门被遗忘。通过这机制减少梯度爆炸/消失的风险。

7663 0

基于ELK Nginx日志分析

/log/nginx/8001.error.log error; ?...] { mutate { remove_field => ["@timestamp"] } grok {...Input：数据的输入源也支持多种插件，如elk官网的beats、file、graphite、http、kafka、redis、exec等等。...支持grok、date、geoip、mutate、ruby、json、kv、csv、checksum、dns、drop、xml等等。...Codec：编码插件，改变事件数据的表示方式，它可以作为对输入或输出运行该过滤。和其它产品结合，如rubydebug、graphite、fluent、nmap等等。

2.7K3 1

「R」dplyr 行式计算

y2 = y) #> Error: Problem with `mutate()` input `y2`. #> x Input `y2` can't be recycled to size 1. #>...#> ℹ The error occurred in row 1. rf %>% mutate(y2 = list(y)) #> # A tibble: 2 x 3 #> # Rowwise: g #...这意味着rowwise()和mutate()提供了一种优雅的方式，可以使用不同的参数多次调用函数，并将输出与输入一起存储。...#> ℹ The error occurred in row 2. 重复组合如果您想为每个输入组合调用一个函数，该怎么办？...因为输入tibble中的列没有那么规则，所以这种方法更不适合这种方法。

6.2K2 0

实例讲解：时间序列预测究竟需要多少历史数据？

在本教程中，我们将基于 Python 语言，对模型输入大小不同的历史数据，对时间序列预测问题展开讨论，探究历史数据对 ARIMA 预测模型的性能影响。...（注：ARIMA 全程是 Autoregressive Integrated Moving Average Model，即自回归积分滑动平均模型）具体来说，在本教程中，我们将： ● 加载标准数据集并输入...█ 搭建 ARIMA 预测模型在本节中，我们将基于以上数据搭建一个 ARIMA 预测模型。这里我们不会调整模型参数。...model_fit.forecast()[0] predictions.append(yhat) history.append(test_values[t]) rmse = sqrt(mean_squared_error...本例中我们使用的 ARIMA 模型并未针对问题域进行过任何的参数调节。在理想状态下，一个针对历史数据量的敏感性分析应该基于一个经过参数调节的 ARIMA 模型。 2. 统计学意义。

6.5K12 1

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（20）——时间序列分析之ARIMA

当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理；③预测未来，一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值；④决策和控制，根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上...模型，故ARIMA(p,d,q)模型可以表示为： ? 三、MADlib中ARIMA相关函数 1....逗号分隔的列名，与SQL中的GROUP BY子句类似，用于将输入数据集划分为离散组，每组训练一个ARIMA模型。当此值为空时，不使用分组，并生成单个结果模型。...mean_std_error FLOAT8[] 均值的标准误差（仅当‘include_mean’为TRUE时）。 ar_params FLOAT8[] ARIMA模型的自回归参数。...0.0512000816653,0.0459036325616,0.0545197993978,0.0553368540779,0.059235144951} 可以看到，即使‘include_mean’=TRUE，但输出模型中并没有包含mean和mean_std_error

1K2 0

Elastic Stack——Logstash基本使用、实时数据监控和可视化分析

logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }' 执行效果如下： 7.3、配置详解 Logstash的配置有三部分，如下： input { #输入...stdin { ... } #标准输入 } filter { #过滤，对数据进行分割、截取等处理 ... } output { #输出 stdout { ... } #标准输出 } 7.3.1、输入...Logstash 支持各种输入选择，可以在同一时间从众多常用来源捕捉事件。能够以连续的流式传输方* 式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。...7.4、读取自定义日志 7.4.1、日志结构 2019-03-15 21:21:21|ERROR|读取数据出错|参数：id=1002 可以看到，日志中的内容是使用“|”进行分割的，使用，我们在处理的时候.../itcast-pipeline.conf #写日志到文件 echo "2019-03-15 21:21:21|ERROR|读取数据出错|参数：id=1002" >> app.log #输出的结果 {

5854 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭