caretForecast：使用最先进的机器进行保角时间序列预测学习算法

使用插入符号基础结构的共形时间序列预测。它为预测提供了最先进的机器学习模型应用。基于时间选择每个模型的超参数序列交叉验证和预测是递归完成的。

版本：	0.1.1
取决于：	R（≥3.6）
进口：	预测(≥ 8.15),插入符号(≥ 6.0.88),马格里特（≥2.0.1），方法（≥4.1.1），数字播放器(≥ 1.0.9),泛型(≥ 0.1.3)
建议：	立体派(≥ 0.3.0),针织物(≥ 1.29),测试那个(≥ 2.3.2)
出版：	2022-10-24
内政部：	10.32614/CRAN.package.caret预测
作者：	结果Akay[aut，cre]
维护人员：	结果Akay<resulakay1 at gmail.com>
错误报告：	https://github.com/Akai01/caretForecast/issues
许可证：	GPL（≥3）
网址：	https://github.com/Akai01/caretForecast网站
需要编译：	不
材料：	自述 新闻
CRAN检查：	插入符号预测结果

文档：

参考手册：

插入符号预测.pdf

下载内容：

包源：	插入符号Forecast_0.1.1.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：插入预测_0.1.1.zip，r版本：插入符号Forecast_0.1.1.zip，r-oldrel：插入符号Forecast_0.1.1.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：插入预测_0.1.1.tgz，r-oldrel（arm64）：插入符号Forecast_0.1.1.tgz，r-release（x86_64）：插入符号Forecast_0.1.1.tgz，r-oldrel（x86_64）：插入符号Forecast_0.1.1.tgz
旧来源：	插入符号预测存档

反向依赖关系：

反向进口：

WaveletETS公司,WaveletGBM公司,WaveletKNN公司,WaveletLSTM公司

链接：

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