pred <- predict(var_model, n.ahead = n_pred)画出来的var怎么是线性的啊
时间: 2024-03-16 17:44:22 浏览: 15
如果你使用 `predict()` 函数来预测 VAR 模型的结果,得到的结果是一个线性预测值,而不是一个时间序列。如果你想要得到 VAR 模型的时间序列预测结果,可以使用 `forecast()` 函数。
你可以尝试以下代码:
```
var_forecast <- forecast(var_model, h = n_pred)
autoplot(var_forecast) +
labs(title = "VAR模型预测结果")
```
这样你就可以得到 VAR 模型的时间序列预测结果图了。
相关问题
pred_1111 <- ugarchforecast(fit_1111, n.ahead = 20,n.roll = 299,f_sigma^2) Error in .sgarchforecast(fitORspec = fitORspec, data = data, n.ahead = n.ahead, : ugarchforecast-->error: n.roll must not be greater than out.sample!
这个错误是因为你设置的 n.roll 参数大于了你的 out.sample,可以尝试将 n.roll 减小到小于等于 out.sample 的值。
out.sample 是你在估计 GARCH 模型时所用的样本量,而 n.roll 则是指在进行预测时所滚动的数据窗口大小。如果 n.roll 大于 out.sample,则会出现上述错误。
解释这行代码res_df_list <- list() for(i in 1:length(model_obj_list)){ res_pred <- predict(model_obj_list[[i]], inputArr[, variable_cols], type="prob") res_df_list[[i]] <- res_pred[, "1"] } res_df <- as.data.frame(res_df_list) res_score <- rowMeans(res_df) checkDir(dirname(outprefix)) res_AUC_df <- summary_AUC(test_label=test_label, predict_value=res_score, outprefix=outprefix) res <- data.frame(test_label=test_label, predict_value=res_score)
这段代码主要是用来进行模型预测并计算测试数据的AUC值。具体实现步骤如下:
1. 创建一个空列表res_df_list,用于存储每个模型的预测结果。
2. 对于每个模型,使用predict函数对测试数据进行预测,并获取预测结果的第一列(即正样本的概率值),将其存储到res_df_list中。
3. 将res_df_list转换为数据框res_df,每行对应一个测试样本,每列对应一个模型的预测结果。
4. 对于每行数据,计算其对应每个模型的预测结果的平均值,作为该行数据的最终预测得分。
5. 调用summary_AUC函数计算测试数据的AUC值,并将结果存储在res_AUC_df中。
6. 将测试数据的真实标签和预测得分存储到数据框res中,并返回该数据框res。