Прогноз XgBoost на шаг впереди - PullRequest
Новая
       43

Прогноз XgBoost на шаг впереди

0 голосов
/ 29 марта 2020

Я обучил и прошел перекрестную проверку алгоритма в , используя следующий код: 

xgb_params <- list("objective" = "binary:logistic", 
                   "eval_metric" = "error",
                   min_child_weight=1, 
                   subsample=1, 
                   colsample_bytree= 0.6, 
                   eta = 0.05, 
                   gamma = 1, 
                   max_depth = 5
)
watchlist <- list(train = train_matrix, test = test_matrix) 
xgb_mod <- xgb.train(params = xgb_params, 
                     data = train_matrix,
                     nrounds = 800,
                     watchlist = watchlist, 
                     seed = 333)

xgb_mod

Теперь я хочу сделать на шаг впереди .

Однако, используя следующее: 

xgbpred_prob <- predict(xgb_mod, newdata = test_matrix)

требуется сохранить некоторые новые данные в матрицу . Вместо этого я буду sh делать прогнозирование, как следующий код для модели: 

fit <- arima(df, order = c(0,1,1)) 
predict(fit, n.ahead = 6)

Это похоже на первую часть работы, которую я выполнил я должен был проверить бустер, вместо этого теперь я хотел бы sh перевести модель в производственный режим и использовать ее ежедневно для ежедневного прогнозирования.

У вас есть идеи, как мне этого добиться? Ценю вашу помощь.

...