避免 R 中 for 循环中的“优化失败”

faa*_*yan 5 optimization for-loop r forecasting holtwinters

我正在尝试使用 R 中的 HoltWinters 函数进行大量时间序列预测。为此,我使用 for 循环并在内部调用该函数,并将预测保存在 data.frame 中。

问题是 HoltWinters 函数的一些结果给出了错误,特别是优化错误:

Error en HoltWinters(TS[[i]]) : optimization failure
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这个错误打破了循环。

所以我需要的是“尝试”之类的东西:如果它可以使 HoltWinters 函数,则保存预测,否则保存错误。

下面的代码复制了这个问题:

data <- list()
data[[1]] <- rnorm(36)
data[[2]] <-
  c(
    24,24,28,24,28,22,18,20,19,22,28,28,28,26,24,
    20,24,20,18,17,21,21,21,28,26,32,26,22,20,20,
    20,22,24,24,20,26
  )
data[[3]] <- rnorm(36)

TS <- list()
Outputs <- list()

for (i in 1:3) {
  TS[[i]] <- ts(data[[i]], start = 1, frequency = 12)
  Function <- HoltWinters(TS[[i]])
  TSpredict <- predict(Function, n.ahead = 1)[1]
  Outputs[[i]] <-
    data.frame(LastReal = TS[[i]][length(TS[[i]])], Forecast = TSpredict)
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

其中 i <- 2 问题产生。

我需要的是,在这个例子中,“输出”列表如下:

> Outputs
[[1]]
   LastReal  Forecast
1 0.5657129 -2.274507

[[2]]
  LastReal Forecast
1    error    error

[[3]]
   LastReal   Forecast
1 0.4039783 -0.9556881
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

提前致谢。

hub*_*bs5 1

前几天我在 HoltWinters 中遇到了同样的问题,并采纳了 Roman 的建议,使用tryCatch. 根据文档实现它并不是最直观的,但我发现这个链接对于理解它非常有帮助:How to write trycatch in R

我的解决方案是基于那里的示例构建的。

    data <- list()

data[[1]] <- rnorm(36)
data[[2]] <- c(
  24,24,28,24,28,22,18,20,19,22,28,28,
  28,26,24,20,24,20,18,17,21,21,21,28,
  26,32,26,22,20,20,20,22,24,24,20,26
)
data[[3]] <- rnorm(36)

TS <- list()
Outputs <- list()
result <- list()

for (i in 1:3) {
  Outputs[[i]] <- tryCatch({
    #You can enter messages to see where the loop is
    #message(paste("Computing", i))
    TS[[i]] <- ts(data[[i]], start = 1, frequency = 12)
    Function <- HoltWinters(TS[[i]])
    TSpredict <- predict(Function, n.ahead = 1)[1]
    result[[i]] <-
      data.frame(LastReal = TS[[i]][length(TS[[i]])], Forecast = TSpredict)
  },
  error = function(cond) {
    #message(paste("ERROR: Cannot process for time series:", i))
    msg <- data.frame(LastReal = "error", Forecast = "error")
    return(msg)
  })
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

对于输出

> Outputs
[[1]]
   LastReal  Forecast
1 0.4733632 0.5469373

[[2]]
  LastReal Forecast
1    error    error

[[3]]
   LastReal   Forecast
1 0.8984626 -0.5168826
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

您可以使用其他错误处理参数(例如finally和 )warning来处理可能出现的其他异常。