R语言建立随机森林模型出现的问题

Question

我在知网上找到一篇用随机森林模型来预测股指期货价格的论文，在用R Studio复刻的过程中出现了一些问题。

如图。

我已经把数据集分成了训练集和测试集，也算出来我使用的数据的收盘价序列滞后阶数为20。

问题在于：“用过去25天的所有变量数据作为输入特征，未来1天的收盘价作为标签，进行模型训练。”

这句话我真的看不懂什么意思，一点思路都没有，论文里也没有更具体的解释，我应该怎么进行下去呢？求各位朋友的解答，非常感谢！！

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

面对你提出的问题，关键在于理解如何构建时间序列预测模型中的特征和目标变量。在随机森林模型中，尤其是处理时间序列数据时，我们通常会利用过去一段时间内的数据来预测未来的某个值。具体到你的案例，就是使用过去25天的数据来预测第26天的收盘价。以下是详细的步骤和代码示例，帮助你理解和实现这一过程：

步骤 1: 准备数据

首先，确保你的数据已经按照时间顺序排列，并且你已经有了一个DataFrame，其中包含至少以下列：Open, Close, High, Low, Volume, 和 Turnover。假设你的数据集名为data，并且已经按照日期排序。

步骤 2: 创建滞后特征

接下来，你需要为每个预测变量创建滞后版本。例如，如果我们要使用过去25天的数据，那么对于每一个变量，如Close，你需要创建从Lag1到Lag25的滞后版本。

library(dplyr)

# 假设 data 是你的原始数据集
lags <- 25 # 滞后阶数
data_lagged <- data %>%
  mutate_at(vars(Open, Close, High, Low, Volume, Turnover), ~ c(., lag(.x, 1):lag(.x, lags))) %>%
  na.omit() # 移除NA值，因为滞后操作会产生NA

# 重命名滞后特征
names(data_lagged) <- gsub("X", "", names(data_lagged))
names(data_lagged)[grep("lag", names(data_lagged))] <- paste0("Lag_", 1:lags)

步骤 3: 划分训练集和测试集

你已经提到了9:1的比例，这意味着如果你有2569条数据，大约2312条用于训练，剩下的257条用于测试。

train_size <- floor(0.9 * nrow(data_lagged))
train_data <- data_lagged[1:train_size, ]
test_data <- data_lagged[(train_size+1):nrow(data_lagged), ]

步骤 4: 构建随机森林模型

现在，你可以使用训练数据集来构建随机森林模型。目标是预测Close变量，而特征则是所有其他变量，包括滞后版本的Open, Close, High, Low, Volume, 和 Turnover。

library(randomForest)

model <- randomForest(Close ~ ., data = train_data, importance = TRUE)

步骤 5: 预测并评估模型

使用测试数据集对模型进行预测，并评估其性能。

predictions <- predict(model, newdata = test_data)
rmse <- sqrt(mean((test_data$Close - predictions)^2))
print(paste("RMSE:", rmse))

以上步骤和代码应该能帮助你理解并实现论文中描述的过程。如果你在执行过程中遇到任何具体错误或疑问，可以进一步提供错误信息或具体问题的细节，以便进行更深入的讨论。