如何预测几期提前，利用支持向量回归

一个单变量的时间序列，我有以下数据：如何预测几期提前，利用支持向量回归

head(df) 

pce  pop  psavert uempmed unemploy 
507.8  198712  9.8  4.5  2944 
510.9  198911  9.8  4.7  2945 
516.7  199113  9.8  4.6  2958 
513.3  199311  9.8  4.9  3143 
518.5  199498  9.8  4.7  3066

我想使用SVM - 回归拟合这样

svmRbftune <- train(unemploy ~ pce + pop + psavert + uempmed, 
        data = EconomicsTrain, method = "svmRadial", 
        tunelength = 14, trControl = trainControl(method = "cv")) 

svmRbfPredict <- predict(svmRbftune, EconomicsTest)

数据

我想预测说3个时期提前.....我坚持如何我可以做到这一点......文学是相当模糊的关于它......

来源

2017-02-16 Nishant

您需要新的功能值预测秒。

例如：

svmRbftune <- train(unemploy ~ pce + pop + psavert + uempmed, 
       data = head(EconomicsTrain,-3), method = "svmRadial", 
       tunelength = 14, trControl = trainControl(method = "cv")) 

svmRbfPredict <- predict(svmRbftune, tail(EconomicsTest,3))

来源

2017-02-16 10:02:31 rokras

日Thnx应对.....其实我所寻找的是一个预测...超出数据.....使用SVR模型.....这是一个时间序列数据，我正试图理解SVR如何用于预测未来的k个时期......正如我们在arima预测中所做的那样 – Nishant

如何预测几期提前，利用支持向量回归

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