r - 滚动线性回归与定义的窗口

下面是一个示例代码，展示了如何使用滚动线性回归和定义的窗口：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import SGDRegressor

# 定义窗口大小
window_size = 10

# 初始化滚动线性回归模型
model = SGDRegressor()

# 生成一些示例数据
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 * X.flatten() + np.random.rand(100)

# 滚动线性回归
for i in range(window_size, len(X)):
    # 提取窗口内的数据
    X_window = X[i-window_size:i]
    y_window = y[i-window_size:i]
    
    # 更新模型
    model.partial_fit(X_window, y_window)
    
    # 预测下一个值
    next_x = X[i].reshape(1, -1)
    next_y = model.predict(next_x)
    
    print("当前窗口内的数据:", X_window)
    print("当前窗口内的标签:", y_window)
    print("预测的下一个值:", next_y)
    print("")

在这个示例中，我们首先定义了窗口大小为10。然后，我们初始化了一个滚动线性回归模型（使用了SGDRegressor类）。接下来，我们生成了一些示例数据，其中X是输入特征，y是对应的标签。

在滚动线性回归的循环中，我们从第window_size个样本开始遍历数据。在每一次迭代中，我们提取当前窗口内的数据（大小为window_size），然后使用partial_fit方法来更新模型。接着，我们使用模型来预测下一个值，并打印出相关信息。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能会根据你的需求和使用的机器学习库而有所不同。