R: Verwendung Vorhersage :: Genauigkeit() auf Split-Daten

Question

Es ist schwer, die accuracy()-Funktion von {forecast} zu erhalten, um auf vorhergesagten Testwerten zu arbeiten.

Zuerst das LM-Modell auf den Trainingsdaten bauen (hier für die Reproduzierbarkeit):

library(ISLR) 
set.seed(1) 
train <- sample(392, 196) 
lm.fit <- lm(mpg~horsepower, data = Auto, subset = train) 

dann den MSE der Testdaten berechnen:

mean((auto$mpg - predict(lm.fit, Auto))[-train]^2) 

Mein Ziel ist es forecast::accuracy() zu verwenden, um bekomme MSE (und nicht die oben genannten) und zusätzliche Fehlermaße. Aber ich kann es einfach nicht zum Laufen bringen, egal was ich es füttere. Das ist definitiv ein Benutzerfehler und sucht nach irgendwelchen Gedanken da draußen.

Ich weiß forecast::accuracy() enthält keine MSE "Out of the Box", aber ich plane es über accuracy(data)[, 2]^2 zu berechnen und mit dem anderen Ausgang zu verschmelzen.

Answer 1

accuracy(forecast(lm.fit, newdata=Auto[-train,]), Auto$mpg[-train])[,2]^2