第一个参数应该是预测对象或时间序列。

Question

我试图一次从fabletools中提取3种型号的诊断信息，并使用精度()函数。我知道这个错误：

Error in accuracy.default(rec_fore, df) : 
  First argument should be a forecast object or a time series.

rec_fore是tbl_ts。从在线文档中，我认为这个函数应该在这个类上工作，而不需要被强迫。有小费吗？代码如下..。

# Train

rec_fit <- df_train %>%
        model(
          nnar_rec = NNETAR(rec, lambda = "auto"),
          arima_rec = ARIMA(rec, stepwise = FALSE, approx = FALSE),
          prophet_rec = prophet(rec ~ season(type = "multiplicative"))
          )

# Forecast

rec_fore <- rec_fit %>%
              forecast(h = 29) %>%
              hilo(level = c(95)) %>%
              unpack_hilo("95%")

# Diagnose

fabletools::accuracy(rec_fore, df)

Answer 1

此错误来自forecast::accuracy.default()方法。要评估测试集预测的准确性，您可以使用accuracy()函数和<fable>对象。

像这样的事情应该有效：

rec_fit %>%
  forecast(h = 29) %>%
  accuracy(df)