R Studio中调用accuracy()报错：找不到mdl_d类对象的精度方法

错误原因 #

你调用的accuracy()是forecast包中的版本，它不支持fpp3生态下的mdl_d类模型对象（即model()函数返回的结果）。而fpp3体系下需要使用fabletools包的accuracy()函数，该函数已包含在你加载的fpp3包中。

具体解决方案 #

方案1：明确指定调用fabletools的accuracy函数 #

直接修改最后一行代码为：

fabletools::accuracy(fitdamp)

这会强制使用fpp3配套的精度评估函数，能够识别mdl_d类对象，返回你需要的ME、RMSE、MAE、MPE、MAPE、MASE、RMSSE、ACF1所有指标。

方案2：卸载forecast包避免函数冲突 #

如果你不需要同时使用forecast包的功能，可以先卸载它再调用accuracy()：

detach("package:forecast", unload = TRUE)
accuracy(fitdamp)

方案3：调整包的加载顺序 #

如果你需要保留forecast包，确保先加载forecast包，再加载fpp3包，这样fabletools::accuracy会覆盖forecast::accuracy成为默认调用的函数，之后直接使用accuracy(fitdamp)即可正常运行。

额外说明 #

在fpp3的工作流中，accuracy()函数默认基于训练集的拟合结果计算精度指标。如果需要评估模型在测试集上的表现，可先拆分数据再传入测试集，示例代码如下：

# 拆分训练集和测试集
drug_train <- tsibbledrugsalesdata |> filter(year(Month) < 2005)
drug_test <- tsibbledrugsalesdata |> filter(year(Month) >= 2005)

# 训练模型
fitdamp <- drug_train |>
  model(SES = ETS(Sales ~ error("A") + trend("Ad") + season("N")))

# 评估测试集精度
fitdamp |> accuracy(drug_test)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Happy Taco Resort