rsample::sliding_window()関数の引数
『Rユーザのためのtidymodels[実践]入門』を読み始めた。
Rユーザのためのtidymodels[実践]入門 〜モダンな統計・機械学習モデリングの世界：書籍案内｜技術評論社
第1章で時系列データを分析データと検証データに分割する関数rsample::sliding_window()関数の説明がある。
この関数の引数について自分向けに整理。
まずはデータの読み込み。データは参考書と同様。分割の仕方がわかり易いようにindexを追加している。
"S4248SM144NCEN"という販売量が入っている列名は、FRED（Federal Reserve Economic Data）のコードを意味しているのかもしれない。
Merchant Wholesalers, Except Manufacturers' Sales Branches and Offices: Nondurable Goods: Beer, Wine, and Distilled Alcoholic Beverages Sales (S4248SM144NCEN) | FRED | St. Louis Fed
data(drinks, package = "modeldata") drinks_annual <- drinks %>% dplyr::mutate(year = lubridate::year(date)) %>% dplyr::filter(dplyr::between(year, 1992, 1994)) %>% dplyr::mutate(index = dplyr::row_number(x = date)) drinks_annual %>% head() # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-01-01 3459 1992 1 # 1992-02-01 3458 1992 2 # 1992-03-01 4002 1992 3 # 1992-04-01 4564 1992 4 # 1992-05-01 4221 1992 5 # 1992-06-01 4529 1992 6
次にsliding_window()の基本的な使い方について。
先ず、rsample::initial_time_split()関数をデータに適用して、rsplitクラスのオブジェクト（drinks_split_ts2）を取得する。
次に、rsplitクラスのオブジェクトにrsample::training()関数を適用して学習データ（train_ts_data2）を参照する。
drinks_split_ts2 <- drinks_annual %>% rsample::initial_time_split(prop = 0.68) train_ts_data2 <- drinks_split_ts2 %>% rsample::training()
この学習データ（train_ts_data2）にrsample::sliding_window()関数を適用すれば分析データと検証データに分割できるのだが、
この分割方法をrsample::sliding_window()関数の引数で指定することになる。
rsample::sliding_window()関数の引数は以下の通り（書籍から引用）。
lookbackが分析セット、assess系の2つは検証セットの操作をしている。
lookback……分析セットの件数（時系列の起点となる地震を含まない件数）
assess_start……検証セットの時系列上での起点
assess_stop……検証セットの時系列上での終点
引数のデフォルト値はそれぞれ0,1,1となっている。
Time-based Resampling — slide-resampling • rsample
sliding_window(
data,
...,
lookback = 0L,
assess_start = 1L,
assess_stop = 1L,
complete = TRUE,
step = 1L,
skip = 0L
)
ここから、引数に様々な値を与えて出力結果を確認していく。
デフォルトのまま実行すると、分析データは最初の1件から、検証データは分析データの次の1件で、1つずつずれていく。
fold_default <- rsample::sliding_window(data = train_ts_data2) rsample::analysis(fold_default$splits[[1]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-01-01 3459 1992 1 rsample::assessment(fold_default$splits[[1]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-02-01 3458 1992 2 rsample::analysis(fold_default$splits[[2]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-02-01 3458 1992 2 rsample::assessment(fold_default$splits[[2]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-03-01 4002 1992 3
lookback = 10とすると、分析データ11件（起点となる1件が足され、10 + 1で11件）、検証データはデフォルトのまま1件。
fold_look10 <- rsample::sliding_window(data = train_ts_data2, lookback = 10) rsample::analysis(fold_look10$splits[[1]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-01-01 3459 1992 1 # 1992-02-01 3458 1992 2 # 1992-03-01 4002 1992 3 # 1992-04-01 4564 1992 4 # 1992-05-01 4221 1992 5 # 1992-06-01 4529 1992 6 # 1992-07-01 4466 1992 7 # 1992-08-01 4137 1992 8 # 1992-09-01 4126 1992 9 # 1992-10-01 4259 1992 10 # 1992-11-01 4240 1992 11 rsample::assessment(fold_look10$splits[[1]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-12-01 4936 1992 12 rsample::analysis(fold_look10$splits[[2]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-02-01 3458 1992 2 # 1992-03-01 4002 1992 3 # 1992-04-01 4564 1992 4 # 1992-05-01 4221 1992 5 # 1992-06-01 4529 1992 6 # 1992-07-01 4466 1992 7 # 1992-08-01 4137 1992 8 # 1992-09-01 4126 1992 9 # 1992-10-01 4259 1992 10 # 1992-11-01 4240 1992 11 # 1992-12-01 4936 1992 12 rsample::assessment(fold_look10$splits[[2]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1993-01-01 3031 1993 13
assess_start = 5とすると、分析データはデフォルトと同様に1件、検証データは分析データの5件あとのindexが6であるレコード1件。
assess_stopはassess_start以上の数値指定しないとエラーになる。
fold_start5 <- rsample::sliding_window(data = train_ts_data2, assess_start = 5, assess_stop = 5) rsample::analysis(fold_start5$splits[[1]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-01-01 3459 1992 1 rsample::assessment(fold_start5$splits[[1]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-06-01 4529 1992 6
assess_start = 5, assess_stop = 10とすると、検証データは分析データから数えて5件目~10件目の6件を取る。
fold_start5_stop10 <- rsample::sliding_window(data = train_ts_data2, assess_start = 5, assess_stop = 10) rsample::analysis(fold_start5_stop10$splits[[1]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-01-01 3459 1992 1 rsample::assessment(fold_start5_stop10$splits[[1]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-06-01 4529 1992 6 # 1992-07-01 4466 1992 7 # 1992-08-01 4137 1992 8 # 1992-09-01 4126 1992 9 # 1992-10-01 4259 1992 10 # 1992-11-01 4240 1992 11
lookback = 10, assess_start = 5, assess_stop = 10とすると、分析データは11件、検証データはそこから5件目~10件目を取る。
fold_look10_start5 <- rsample::sliding_window(data = train_ts_data2, lookback = 10, assess_start = 5, assess_stop = 5) rsample::analysis(fold_look10_start5$splits[[1]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1992-01-01 3459 1992 1 # 1992-02-01 3458 1992 2 # 1992-03-01 4002 1992 3 # 1992-04-01 4564 1992 4 # 1992-05-01 4221 1992 5 # 1992-06-01 4529 1992 6 # 1992-07-01 4466 1992 7 # 1992-08-01 4137 1992 8 # 1992-09-01 4126 1992 9 # 1992-10-01 4259 1992 10 # 1992-11-01 4240 1992 11 rsample::assessment(fold_look10_start5$splits[[1]]) # date sales year index # <date> <dbl> <dbl> <int> # 1993-04-01 4377 1993 16
