问题描述
我正在使用预报包和ARIMA进行预报。您可以在下面看到代码的样子以及投影的图表
# CODE
library(fpp2) # required for the data
library(dplyr)
library(forecast)
# TRANING AND TEST SET
TRANING_TEST_ARIMA<-window (ausbeer,start=1992,end=c(2007,4))
TEST_ARIMA<-window (ausbeer,start=c(2008,1))
# ARIMA
ARIMA_f<-auto.arima(TRANING_TEST_ARIMA)
# PLOT
ARIMA_plot<-ARIMA_f %>%
forecast(h=10) %>%
autoplot() + autolayer(TEST_ARIMA)
因此,从下面的图表中,您可以看到这条线是黑色的(表示来自训练集的数据),还有红线的是投影。
所以我想拥有相同的图,但是现在要使用不同包装的投影。您可以看到以下代码:
library(caret)
library(quantmod)
#CONVERTING WITH ZOO
TRANING_TEST_ARIMA1<-as.zoo(TRANING_TEST_ARIMA)
TEST_ARIMA_ARIMA1<-as.zoo(TEST_ARIMA)
# TRANING SET
x4 <-Lag(TRANING_TEST_ARIMA1,k = 4)
x<-cbind(x4,TRANING_TEST_ARIMA1 )
TRANING_TEST<- x[-(1:4),]
# TEST SET
x4 <-Lag(TEST_ARIMA_ARIMA1,TEST_ARIMA_ARIMA1 )
TEST<- x[-(1:4),]
#LM
fit.lm_test <- train(TRANING_TEST_ARIMA1~.,data= TRANING_TEST,method="lm",metric=metric,preProc=c("center","scale","BoxCox"))
#PREDICTION
predictions.lm <- (predict(fit.lm_test,newdata=TEST))
所以此代码也像上面的代码一样生成投影模拟,但是我的问题是如何像上面的示例一样用ggplot2生成相同的图形?
解决方法
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