¿Por qué este modelo de ajuste está dando 1 modelo por línea df?
En un modelo de ajuste normal en un conjunto de datos que se ve así:
> head(total)
# A tsibble: 6 x 15 [1D]
# Clave: id [6]
Fecha Cierre Tasa_de_Interés Inflación_del_Consumidor Índice_CPI (Var_Anual) Índice_de_Salarios (Var_Trim) Índice_de_Salarios (Var_Anual) Índice_AiG Índice_de_Inflación(TD) CFTC_posiciones_netas_AUD Promedio_del_CPI_del_RBA Banco_Común
<fecha> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2009-04-01 69.4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 2009-04-02 71.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 2009-04-03 71.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 2009-04-06 71.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5 2009-04-07 71.6 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6 2009-04-08 71.1 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
el modelo de entrenamiento:
fit <- total_axy %>%
model(
fable::TSLM(Cierre)
)
report(axy_fit)
se está entrenando
1-10 de 3,409 filas | 1-10 de 16 columnas
¡1 modelo por fila! ¿Cómo puedo resolver esto?
¡Solo quiero 1 modelo para todas las filas!
davy.ai
Para ajustar 1 modelo para todas las filas, es necesario eliminar la información de agrupación del objeto tsibble. Esto se puede hacer utilizando la función as_tsibble del paquete tsibble.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo ajustar un solo modelo al conjunto de datos total:
Al eliminar la información de agrupación del objeto tsibble, el modelo se entrena en todas las filas del conjunto de datos y solo se genera un modelo.