R中梯度提升的时间序列预测答案

【问题标题】：Time series forecasting with gradint boosting in RR中梯度提升的时间序列预测
【发布时间】：2018-09-21 13:36:57
【问题描述】：

我的问题涉及 xgbar（forecastxgb 包）和预测函数（forecast 包）。通常，当我使用类预测对象时，我会得到点预测和置信区间，但在这种情况下不会：

model <- xgbar(train, seas_method = "fourier", maxlag=200, K = max(1, min(round(f/4 - 1), 10)))

fit_xgb <- forecast(model, h = weeks_predicted)

fit_xgb 仅生成点预测。您能否告诉我如何获得通过 xgboost 方法进行预测的置信区间？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

当您使用 xgbar 对象进行预测时，npaths、PI 和模拟参数是否可用？我不熟悉那个包；但是，我认为模拟将是您的解决方案。

也许本文中有关神经网络的预测区间部分会对您有所帮助，因为 nnetar 函数使用置信区间模拟。 https://otexts.org/fpp2/nnetar.html

【讨论】：