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小编:简介 这是博客系列的第六部分,以前的博客可以在这里找到。 从R到定制PA组件第1部分 从R到定制PA组件第2部分 从R到定制PA组件第3部分 从R到定制PA组件第4部分 从R到定制PA组件第5部分

简介

这是博客系列的第六部分,以前的博客可以在这里找到。

从R到定制PA组件第1部分

从R到定制PA组件第2部分

从R到定制PA组件第3部分

从R到定制PA组件第4部分

从R到定制PA组件第5部分

在这个博客中,我将重点介绍如何创建我们自己的预测分析组件。我们正在创建的组件将是一个时间序列组件。预测分析已经有了这个时间序列组件,但是我们将创建它,以便我们学习和比较。

标准组件

在我们开始创建自己的组件之前,我们将在与自定义组件相同的数据上创建预测模型。然后我们可以将我们的自定义组件与标准组件进行比较。

我们将创建一个简单的组件,如下所示。数据来源是道琼斯指数_索引.csv附加到日志的文件。这些数据来自

我稍微编辑了一下数据。数据基本上有具体股票的信息,有开盘价等

档案中有很多股票项目。我们将分析具体的股票。因此,请确保过滤和只看股票'PFE'

确保R-单指数平滑有以下设置。注意我们使用的是自定义期间,这是由于文件中没有全年的数据,也有以周为单位的数据。所以这个例子我们要分析30周,我们有25周的数据。因此,我们将预测5周。

一旦我们运行模型,我们应该有下面的图表和支持数据。

为自定义组件创建R代码

我们现在将创建我们的自定义组件,希望得到类似的结果。对于创建组件的stat,最好打开R,为了测试数据,我们需要一个函数,云数据库试用,我们需要一个读取数据并调用函数的部分。这只是供我们测试,一旦我们准备好进入预测分析,我们将只复制函数。

我们现在将创建一个变量,它是一个数据帧,将保存文件中的值,但我们将按stock==PFE进行过滤。还要注意return语句现在返回过滤后的数据。

我们现在又添加了两行。我们计算平均值并存储在一个名为数据过滤器.mean为此,我们利用HoltWinters库。然后我们预测5个周期。

您将开始看到我们的R中的值,爱淘客百度云,对应于我们已经创建的模型。例如,下面您可以看到alpha值和置信水平。你也会看到预测的周期是5,就像我们在模型中所做的一样。在R中,这是一个图。

我们应该已经开始看到我们的组件和预测分析模型之间的相似之处。如果我们往下看,就会发现它们看起来不一样。但它们看起来不同,因为在R轴上y轴上升到21,此外,增量为0.5,云机服务器,其中预测分析模型y轴上升至25。

因此,通过定义y轴,我们现在可以看到图形将匹配。

我们现在还可以添加两行代码,也将指示乐观值和悲观值。换言之,我们可以期望的最高值,云服务器问题,然后是我们可以期望的最低值。

我现在添加了几行代码,使新的数据集具有更少的列,还将预测(predict)值与原始实际值相结合。我们需要返回一个列表来显示在预测分析中。还将日期值添加到预测值中。

R代码现在将返回此新的格式化列表。

创建自定义预测组件

我们现在准备将组件放入预测列表中分析。走到下面的位置创建组件。

将显示下面的内容。输入组件名称。单击下一步。

然后将R代码放入脚本编辑器。只放置函数中的代码。不要放置调用文件和函数的部分,因为我们将在预测分析中执行此操作。

然后列出我们期望函数返回的每个列的列和数据类型。我们可以点击finish.

在我们的算法下,最后你可以看到你的自定义算法。我们现在可以用它来建模了。我没有使用过滤器,因为我们在组件中有过滤器。

我们现在可以运行模型并在预测分析中查看结果

返回的数据。

希望以上帮助。第7部分将着重于使上述内容更具动态性。即将发布。

在twitter@louisdegouveia上找到更多信息

嗨,Louis,

很棒的博客!继续努力!期待第七部分。

谨致问候,云图片服务器,

马蒂恩

感谢马丁。

第七部分即将推出。

当前网址:http://vmchk.cooou.com/experience/101112.html

 
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