R 使用自己的功能和预测包（TLSM）进行预测

我正在使用来自

fpp2

包的数据集和来自

forecast

包的

tslm（）

函数的组合进行植树。为了得到更精确的投影，我将数据集分为

训练集

和

测试集

。这里的主要思想是使用

训练集

的线性回归进行估计，并将此模型应用于

测试集

   # CODE
      library(fpp2) # required for the data
      library(dplyr)
      library(forecast)
      
      MY_DATA<-uschange[,1:4]
      head(MY_DATA)
      tail(MY_DATA)
      

   # Training set
    Training_set = window(MY_DATA, start=1970, end=c(2010,4))

    # Test set
    Test_set = window(MY_DATA, start=2011, end=c(2016,3))

      # Built own function            
      FORECASTING_FUNCTION_TSLM <- function(Z, hrz = 16) {
        timeseries <- msts(Z, start = 1970, seasonal.periods = 4)
        forecast <- tslm(timeseries~trend+season,biasadj=TRUE)
      }
        
      # Whole set-MY_DATA 
      FORECASTING_LIST_TSLM <- lapply(X = MY_DATA, FORECASTING_FUNCTION_TSLM)
      
      # Training set
      FORECASTING_LIST_TSLM_Training_set<-lapply(Training_set, FORECASTING_FUNCTION_TSLM) 
    
      # Test_set
      FORECASTING_LIST_TSLM_Test_set <- lapply(1:length(FORECASTING_LIST_TSLM_Training_set),function(i) {tslm(Test_set[,i], model = FORECASTING_LIST_TSLM_Training_set[[i]])})#<-----Problem line

---

那么，有谁能帮我修复这行代码

预测列表\u TSLM\u测试集

，以便获得与前面示例类似的估计值（

整集-MY\u数据

，

训练集

），并获得与前面示例类似的预测值（带有

测试集的代码行）

？

训练集

未在代码中定义。

tslm

函数的第一个参数是

公式

<代码>测试集不在代码中，因此我们无法看到其中的内容，但根据错误消息，它不是公式。另外，我假设您希望使用您用训练集创建的模型来使用测试集预测新值

tslm

不做预测，但创建了一个模型。我已经放置了训练集和测试集。所以请检查是否可以。

Training\u set

未在代码中定义。

tslm

函数的第一个参数是

公式

<代码>测试集不在代码中，因此我们无法看到其中的内容，但根据错误消息，它不是公式。另外，我假设您希望使用您用训练集创建的模型来使用测试集预测新值

tslm

不做预测，但创建了一个模型。我已经设置了训练集和测试集。所以请检查是否可以。

 Error in formula.default(object, env = baseenv()) : invalid formula