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sweep

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R语言时间序列预测工具 扩展broom功能简化分析

sweep是一个R语言包，扩展broom工具用于时间序列预测和分析。它与tidyverse生态系统集成，提供tidy、glance和augment函数处理forecast包模型。sweep将forecast对象转换为tibble，方便使用dplyr、tidyr和ggplot操作和可视化。支持批量预测多个时间序列组和比较多个模型，简化预测工作流程。

sweep时间序列预测tidyversebroom扩展forecast包Github开源项目
GitHub文档

sweep <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/bba880cd-a5b1-4430-9689-eda71fceaaa3.png" width="147" height="170" align="right" />

将broom扩展到时间序列预测

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R-CMD-check codecov CRAN_Status_Badge

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sweep包扩展了broom工具（tidy、glance和augment），用于在"tidyverse"中执行预测和时间序列分析。该包旨在"整理"Rob Hyndman的forecast包中使用的预测工作流程。

优点

  • 专为使用R for Data Science中的tidyverse工具进行建模和扩展预测而设计
  • 扩展broom用于模型分析（ARIMA、ETS、BATS等）
  • 整理forecast对象，便于绘图和"整洁"数据操作
  • 集成timetk以在整理后的预测输出中启用日期和日期时间（不规则时间序列）

工具

该包包含以下元素：

  1. 模型整理器：sw_tidy、sw_glance、sw_augment、sw_tidy_decomp函数扩展了broom包中的tidy、glance和augment，专门用于预测模型（ets()、Arima()、bats()等）。

  2. 预测整理器：sw_sweep将forecast对象转换为可以在"tidyverse"中轻松操作的tibble。

在tidyverse中进行预测

sweep能够将forecast对象转换为tibble。这样就可以使用dplyr、tidyr和ggplot原生地操作、分析和可视化预测结果。

<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/625c1c51-cfc4-4583-aa1f-551295bd06db.png" width="100%" />

大规模预测多个时间序列组

通常需要对分组数据进行预测以分析子类别的趋势。好消息是，使用各种sw_函数结合dplyr和purrr，从一个时间序列扩展到多个时间序列很容易。

<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/72523dd4-5e30-45a6-a307-8bcdf59d8a51.png" width="100%" />

预测多个模型以提高准确性

预测中的一个常见目标是比较不同的预测模型。sweep在这方面也提供了帮助。

<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/b718b0dc-d73c-43e5-82c0-3f59db5b7151.png" width="100%" />

用于预测的broom扩展

如果你熟悉broom，你就知道它在获取"整洁"格式的模型组件方面有多有用。sweep将这一优势扩展到forecast包工作流程中，包括以下函数：

  • sw_tidy：返回模型系数（单列）
  • sw_glance：返回准确度统计（单行）
  • sw_augment：返回残差
  • sw_tidy_decomp：返回季节性分解
  • sw_sweep：返回整洁的预测输出。

兼容性图表如下所示。

对象sw_tidy()sw_glance()sw_augment()sw_tidy_decomp()sw_sweep()
ar
arimaXXX
ArimaXXX
etsXXXX
baggedETS
batsXXXX
tbatsXXXX
nnetarXXX
stlX
HoltWintersXXXX
StructTSXXXX
tslmXXX
decomposeX
adf.testXX
Box.testXX
kpss.testXX
forecastX

函数兼容性

安装

以下是如何开始使用的方法。

包含最新功能的开发版本：

# install.packages("remotes")
remotes::install_github("business-science/sweep")

更多信息

sweep包包含几个vignettes，帮助用户快速上手：

  • SW00 - sweep简介
  • SW01 - 在tidyverse中预测时间序列组
  • SW02 - 使用多个模型进行预测

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