具有滞后的随机森林预测答案

【问题标题】：Random Forest Prediction with Lags具有滞后的随机森林预测
【发布时间】：2017-01-04 21:09:36
【问题描述】：

library(randomForest)    
library(dyn)
set.seed(123)
tz <- zoo(cbind(Y = rnorm(10), x = rnorm(10)))
tz[10, "Y"] <- NA
rr <- tz
rr<-cbind(`lag(Y, -1)` = lag(rr$Y, -1),rr)
fit <- dyn$randomForest(Y ~ lag(Y,-1) +x , tz, subset = seq_len(10-1))
pred <-predict(fit, newdata=rr)

我试图让随机森林预测第 10 次观察，但它一直以 NA 的形式返回。我认为这与滞后值有关，但不确定这是如何工作的。有谁知道如何进行这项工作？

【问题讨论】：

您的代码不可重现...
对不起，我忘记了随机森林包。它现在应该可以工作了。
仍然无法重现...
您介意详细说明一下吗？
无错误它提出了以下对我来说：滞后（Y，-1）Y X 1 NA -0.56047565 1.2240818 2 -0.56047565 -0.23017749 0.3598138 3 -0.23017749 1.55870831 0.4007715 4 1.55870831 0.07050839 0.1106827 5 0.07050839 0.12928774 - 0.5558411 6 0.12928774 1.71506499 1.7869131 7 1.71506499 0.46091621 0.4978505 8 0.46091621 -1.26506123 -1.9666172 9 -1.26506123 -0.68685285 0.7013559 10 -0.68685285 NA -0.4727914 跨度>

标签： r dynamic random-forest lag prediction

【解决方案1】：

我认为您添加了不必要的代码行。

set.seed(123)
tz <- zoo(cbind(Y = rnorm(10), x = rnorm(10)))

tz <- zoo(cbind(Y = rnorm(10), x = rnorm(10)))

rr <- tz
rr<-cbind(`lag(Y, -1)` = lag(rr$Y, -1),rr)
fit <- dyn$randomForest(Y ~ lag(Y,-1) +x , tz, subset = seq_len(10-1))
predict(fit, newdata=rr)
  1           2           3           4           5           6           7           8           9          10 
 0.65469597  0.63274585  0.52821489 -0.58116470 -0.28673507  0.73862391 -0.31800427 -0.59019492 -0.34942432 -0.02772214

额外的一行是tz[10, "Y"] <- NA。如果像上面那样删除它，则预测第 10 个元素。

【讨论】：

谢谢。如果我不知道 Y 是什么，是否可以预测第 10 次观察？
否，因为您需要该信息来获得预测值。如果您认为我的答案可以接受，请接受答案以便问题得到解决和/或如果您认为我的答案有帮助，请考虑投票。谢谢！通过接受回复，您还将获得因对您的帖子的负面回复而失去的一些积分。
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