我想用R包 rsample 生成我的数据的重新采样。
该软件包提供了该功能 rolling_origin 生成保留数据的时间序列结构的重采样。这意味着训练数据（在包中称为 analysis）总是在测试数据的过去（assessment）。
另一方面，我想执行数据的块样本。这意味着在采样期间将行组保持在一起。这可以使用该功能完成 group_vfold_cv。人们可以想到的群体是几个月。比如说，我们想要进行时间序列交叉验证，始终保持数月。
有没有办法将这两种方法结合起来 rsample？
我自己给出每个程序的例子：
## generate some data
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(rsample)
my_dates = seq(as.Date("2018/1/1"), as.Date("2018/8/20"), "days")
some_data = data_frame(dates = my_dates)
some_data$values = runif(length(my_dates))
some_data = some_data %>% mutate(month = as.factor(month(dates)))
这给出了以下形式的数据
A tibble: 232 x 3
dates values month
<date> <dbl> <fctr>
1 2018-01-01 0.235 1
2 2018-01-02 0.363 1
3 2018-01-03 0.146 1
4 2018-01-04 0.668 1
5 2018-01-05 0.0995 1
6 2018-01-06 0.163 1
7 2018-01-07 0.0265 1
8 2018-01-08 0.273 1
9 2018-01-09 0.886 1
10 2018-01-10 0.239 1
然后我们可以例如生成需要20周数据的样本，并在未来5周内进行测试（参数 skip 跳过一些额外的行）：
rolling_origin_resamples <- rolling_origin(
some_data,
initial = 7*20,
assess = 7*5,
cumulative = TRUE,
skip = 7
)
我们可以使用以下代码检查数据，看不出重叠：
rolling_origin_resamples$splits[[1]] %>% analysis %>% tail
# A tibble: 6 x 3
dates values month
<date> <dbl> <fctr>
1 2018-05-15 0.678 5
2 2018-05-16 0.00112 5
3 2018-05-17 0.339 5
4 2018-05-18 0.0864 5
5 2018-05-19 0.918 5
6 2018-05-20 0.317 5
### test data of first split:
rolling_origin_resamples$splits[[1]] %>% assessment
# A tibble: 6 x 3
dates values month
<date> <dbl> <fctr>
1 2018-05-21 0.912 5
2 2018-05-22 0.403 5
3 2018-05-23 0.366 5
4 2018-05-24 0.159 5
5 2018-05-25 0.223 5
6 2018-05-26 0.375 5
或者我们可以分几个月：
## sampling by month:
gcv_resamples = group_vfold_cv(some_data, group = "month", v = 5)
gcv_resamples$splits[[1]] %>% analysis %>% select(month) %>% summary
gcv_resamples$splits[[1]] %>% assessment %>% select(month) %>% summary
正如@missuse解决方案的评论中所讨论的，github问题中记录了实现此目的的方法： https://github.com/tidymodels/rsample/issues/42
从本质上讲，这个想法是首先嵌套你的“块”然后 rolling_origin() 将允许您翻转它们，保持完整的块完好无损。
library(dplyr)
library(lubridate)
library(rsample)
library(tidyr)
library(tibble)
# same data generation as before
my_dates = seq(as.Date("2018/1/1"), as.Date("2018/8/20"), "days")
some_data = data_frame(dates = my_dates)
some_data$values = runif(length(my_dates))
some_data = some_data %>% mutate(month = as.factor(month(dates)))
# nest by month, then resample
rset <- some_data %>%
group_by(month) %>%
nest() %>%
rolling_origin(initial = 1)
# doesn't show which month is which :(
rset
#> # Rolling origin forecast resampling
#> # A tibble: 7 x 2
#> splits id
#> <list> <chr>
#> 1 <S3: rsplit> Slice1
#> 2 <S3: rsplit> Slice2
#> 3 <S3: rsplit> Slice3
#> 4 <S3: rsplit> Slice4
#> 5 <S3: rsplit> Slice5
#> 6 <S3: rsplit> Slice6
#> 7 <S3: rsplit> Slice7
# only January (31 days)
analysis(rset$splits[[1]])$data
#> [[1]]
#> # A tibble: 31 x 2
#> dates values
#> <date> <dbl>
#> 1 2018-01-01 0.373
#> 2 2018-01-02 0.0389
#> 3 2018-01-03 0.260
#> 4 2018-01-04 0.803
#> 5 2018-01-05 0.595
#> 6 2018-01-06 0.875
#> 7 2018-01-07 0.273
#> 8 2018-01-08 0.180
#> 9 2018-01-09 0.662
#> 10 2018-01-10 0.849
#> # ... with 21 more rows
# only February (28 days)
assessment(rset$splits[[1]])$data
#> [[1]]
#> # A tibble: 28 x 2
#> dates values
#> <date> <dbl>
#> 1 2018-02-01 0.402
#> 2 2018-02-02 0.556
#> 3 2018-02-03 0.764
#> 4 2018-02-04 0.134
#> 5 2018-02-05 0.0333
#> 6 2018-02-06 0.907
#> 7 2018-02-07 0.814
#> 8 2018-02-08 0.0973
#> 9 2018-02-09 0.353
#> 10 2018-02-10 0.407
#> # ... with 18 more rows
创建于2018-08-28由 代表包 （v0.2.0）。
如果我理解正确，您希望创建重新采样，您可以在一个月内对所有数据进行培训，并在每个月对该月进行评估。
我不是 rsample 用户，但这可以通过基础R很容易实现。这是一种方法：
按月将数据拆分为列表
df <- split(some_data, some_data$month)
沿着定义列车和测试集的列表元素进行激励
df <- lapply(seq_along(df)[-length(df)], function(x){
train <- do.call(rbind, df[1:x])
test <- df[x+1]
return(list(train = train,
test = test))
})
结果df是包含列车和测试数据帧的7个元素的列表。
正如@missuse解决方案的评论中所讨论的，github问题中记录了实现此目的的方法： https://github.com/tidymodels/rsample/issues/42
从本质上讲，这个想法是首先嵌套你的“块”然后 rolling_origin() 将允许您翻转它们，保持完整的块完好无损。
library(dplyr)
library(lubridate)
library(rsample)
library(tidyr)
library(tibble)
# same data generation as before
my_dates = seq(as.Date("2018/1/1"), as.Date("2018/8/20"), "days")
some_data = data_frame(dates = my_dates)
some_data$values = runif(length(my_dates))
some_data = some_data %>% mutate(month = as.factor(month(dates)))
# nest by month, then resample
rset <- some_data %>%
group_by(month) %>%
nest() %>%
rolling_origin(initial = 1)
# doesn't show which month is which :(
rset
#> # Rolling origin forecast resampling
#> # A tibble: 7 x 2
#> splits id
#> <list> <chr>
#> 1 <S3: rsplit> Slice1
#> 2 <S3: rsplit> Slice2
#> 3 <S3: rsplit> Slice3
#> 4 <S3: rsplit> Slice4
#> 5 <S3: rsplit> Slice5
#> 6 <S3: rsplit> Slice6
#> 7 <S3: rsplit> Slice7
# only January (31 days)
analysis(rset$splits[[1]])$data
#> [[1]]
#> # A tibble: 31 x 2
#> dates values
#> <date> <dbl>
#> 1 2018-01-01 0.373
#> 2 2018-01-02 0.0389
#> 3 2018-01-03 0.260
#> 4 2018-01-04 0.803
#> 5 2018-01-05 0.595
#> 6 2018-01-06 0.875
#> 7 2018-01-07 0.273
#> 8 2018-01-08 0.180
#> 9 2018-01-09 0.662
#> 10 2018-01-10 0.849
#> # ... with 21 more rows
# only February (28 days)
assessment(rset$splits[[1]])$data
#> [[1]]
#> # A tibble: 28 x 2
#> dates values
#> <date> <dbl>
#> 1 2018-02-01 0.402
#> 2 2018-02-02 0.556
#> 3 2018-02-03 0.764
#> 4 2018-02-04 0.134
#> 5 2018-02-05 0.0333
#> 6 2018-02-06 0.907
#> 7 2018-02-07 0.814
#> 8 2018-02-08 0.0973
#> 9 2018-02-09 0.353
#> 10 2018-02-10 0.407
#> # ... with 18 more rows
创建于2018-08-28由 代表包 （v0.2.0）。
如果我理解正确，您希望创建重新采样，您可以在一个月内对所有数据进行培训，并在每个月对该月进行评估。
我不是 rsample 用户，但这可以通过基础R很容易实现。这是一种方法：
按月将数据拆分为列表
df <- split(some_data, some_data$month)
沿着定义列车和测试集的列表元素进行激励
df <- lapply(seq_along(df)[-length(df)], function(x){
train <- do.call(rbind, df[1:x])
test <- df[x+1]
return(list(train = train,
test = test))
})
结果df是包含列车和测试数据帧的7个元素的列表。