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tsCV()를 이용한 시계열 교차 검증

tsCV() 함수는 시계열 교차 검증 오차를 계산해요. 시계열, 예측 방법, 예측 지평을 지정해야 해요. 영상에서 사용된 예시는 다음과 같아요:

> e = tsCV(oil, forecastfunction = naive, h = 1)

여기서는 tsCV()를 사용해 최대 8스텝 앞까지의 MSE 값을 계산하고, goog 데이터에 naive() 방법을 적용한 결과와 함께 이를 시각화할 거예요. 연습 문제에서는 ggplot2 그래픽을 사용하며, 익숙하지 않더라도 나머지를 완성할 수 있도록 충분한 코드를 제공해 두었어요.

강의의 tsCV() 슬라이드를 꼭 참고하세요. goog 데이터는 작업 공간에 로드되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 시계열 예측

강의 보기

연습 안내

  • goog 데이터와 naive() 함수를 사용해 최대 8스텝 앞까지의 교차 검증 오차를 계산하세요. 결과를 e에 할당하세요.
  • 각 예측 지평에 대한 MSE 값을 계산하고, 두 번째 인수를 지정해 e의 결측값을 제거하세요. MSE 계산식은 제공되어 있어요.
  • 예측 지평(x)에 대해 계산된 MSE 값(y)을 시각화하세요. 함수에 대한 이해를 떠올려 보세요. 만약 함수 인자 목록에 MSE = mse가 제공되어 있다면, mse는 함수 바깥 작업 공간에 존재하는 객체를 가리키고, MSE는 함수 내부에서 이 객체를 참조하는 변수예요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Compute cross-validated errors for up to 8 steps ahead
e <- tsCV(___, forecastfunction = ___, h = ___)

# Compute the MSE values and remove missing values
mse <- colMeans(e^2, na.rm = ___)

# Plot the MSE values against the forecast horizon
data.frame(h = 1:8, MSE = mse) %>%
  ggplot(aes(x = h, y = ___)) + geom_point()
코드 편집 및 실행