R预测autoplot或hchart

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R预测autoplot或hchart相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

我想为每个人制作多个arima时间序列图 - 熟食和市场 - 如下图所示。尝试了autoplot和hchart,但两者都不起作用。请指教和协助。任何帮助将非常感谢。

forecast1<-ts(lapply(arima, function(x) forecast(auto.arima(x), level=95)))

autoplot(forecast1)
hchart(forecast1)

答案

在使用预测算法之前,我采取了将数据转换为时间序列的步骤。然后打印图表只需要在生成的新列表上使用apply。请参阅下面的代码。

Year <- seq(2012, 2018)
Cooked <- c(157.4, 157.2, 168.8, 192.3, 201.8, 233.4, 241.2)
Market <- c(51.7, 44.9, 49.5, 53.6, 57.2, 54.1, 53.5)
df <- as.data.frame(cbind(Year, Cooked, Market))
ts_df <- ts(df[, -1], start = 2012, frequency = 1)

library(forecast)
forecast1<-lapply(ts_df, function(x) forecast(auto.arima(x), level=95))

lapply(forecast1, function(x) autoplot(x))

我建议在将来的问题中,将数据放在一个类似的脚本中以帮助我们。

以上是关于R预测autoplot或hchart的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R语言使用yardstick包的pr_curve函数评估二分类(binary)模型的性能并使用autoplot函数可视化模型的PR曲线(precision recall)

R语言使用yardstick包的gain_curve函数评估二分类(binary)模型的性能并使用autoplot函数可视化模型的增益(gain)曲线(gain curve)

R语言使用yardstick包的gain_curve函数评估二分类(binary)模型的性能并使用autoplot函数可视化模型的增益(gain)曲线(gain curve)

R语言使用yardstick包的lift_curve函数评估二分类(binary)模型的性能并使用autoplot函数可视化模型的提升(lift)曲线(lift curve)

R语言ggplot2可视化:使用ggfortyify包中的autoplot函数自动可视化时间序列数据(Time Series Plot From a Time Series Object (ts))

带有hchart()函数的R Highcharter tickmarkPlacement