Вероятно, глупый пост, но здесь он звучит так:
Так что, как человек, который выполнил некоторые эконометрики и ML, такие как случайные леса и XGBoosts, я всегда проверяю, использовать ли k-кратную перекрестную проверку или / и поезд / test set подход (с использованием каретки), но у меня есть вопрос о реализации скользящего прогноза происхождения в CV в моделях прогнозирования с использованием функции ets() (и arima).
В моем учебнике он использовал * Функция 1007 * при отображении некоторых базовых c прогнозов, таких как сезонный наивный, но при переходе к моделям ets с использованием ets() он просто использовал функцию с параметрами модели, такими как "AAdM", а затем использовал forecast(), чтобы сделать прогноз на 8 периодов. Я не видел никакого разделения данных.
Делает ли функция ets() это автоматически, или, возможно, был построен пример, чтобы просто показать элементы модели ets?
Если это последнее, тогда я должен разделить данные, используя rsample. Но тогда возникает вопрос, как, например, реализовать скользящее резюме при прогнозировании, скажем, на следующие 12 периодов? Простое разделение поезд / тест легко, но я не знаком с происхождением скользящего прогнозирования, и в книге лишь кратко упоминается что-то о перекрестной проверке.