• 关键洞察：时间序列签名——将时间戳信息逐列扩展，成为特征集，用于执行机器学习算法。
• 目标：我们将用时间序列签名预测未来 8 个月的数据，并和先前教程中出现的两种方法（即 timetk + lm() 和 sweep + auto.arima()）的预测结果作对比。

下面，我们将经历一遍执行时间序列机器学习的工作流。

STEP 0：检查数据

作为分析的起点，先用 glimpse() 打印出 beer_sales_tbl，获得数据的第一印象。

# Starting point
beer_sales_tbl %>%
    glimpse()

## Observations: 92
## Variables: 2
## $ date  <date> 2010-01-01, 2010-02-01, 2010-03-01, 2010-04-01, 20...
## $ price <int> 6558, 7481, 9475, 9424, 9351, 10552, 9077, 9273, 94...

STEP 1：扩充时间序列签名

tk_augment_timeseries_signature() 函数将时间戳信息逐列扩展成机器学习所用的特征集，将时间序列信息列添加到原始数据框。再次使用 glimpse() 进行快速检查。现在有了 30 个特征，有些特征很重要，但并非所有特征都重要。

# Augment (adds data frame columns)
beer_sales_tbl_aug <- beer_sales_tbl %>%
    tk_augment_timeseries_signature()

beer_sales_tbl_aug %>% glimpse()

## Observations: 92
## Variables: 30
## $ date      <date> 2010-01-01, 2010-02-01, 2010-03-01, 2010-04-01...
## $ price     <int> 6558, 7481, 9475, 9424, 9351, 10552, 9077, 9273...
## $ index.num <int> 1262304000, 1264982400, 1267401600, 1270080000,...
## $ diff      <int> NA, 2678400, 2419200, 2678400, 2592000, 2678400...
## $ year      <int> 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010,...
## $ year.iso  <int> 2009, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010,...
## $ half      <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1,...
## $ quarter   <int> 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 1, 1, 2,...
## $ month     <int> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3,...
## $ month.xts <int> 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 0, 1, 2, ...
## $ month.lbl <ord> January, February, March, April, May, June, Jul...
## $ day       <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ hour      <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ minute    <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ second    <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ hour12    <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ am.pm     <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ wday      <int> 6, 2, 2, 5, 7, 3, 5, 1, 4, 6, 2, 4, 7, 3, 3, 6,...
## $ wday.xts  <int> 5, 1, 1, 4, 6, 2, 4, 0, 3, 5, 1, 3, 6, 2, 2, 5,...
## $ wday.lbl  <ord> Friday, Monday, Monday, Thursday, Saturday, Tue...
## $ mday      <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ qday      <int> 1, 32, 60, 1, 31, 62, 1, 32, 63, 1, 32, 62, 1, ...
## $ yday      <int> 1, 32, 60, 91, 121, 152, 182, 213, 244, 274, 30...
## $ mweek     <int> 5, 6, 5, 5, 5, 6, 5, 5, 5, 5, 6, 5, 5, 6, 5, 5,...
## $ week      <int> 1, 5, 9, 13, 18, 22, 26, 31, 35, 40, 44, 48, 1,...
## $ week.iso  <int> 53, 5, 9, 13, 17, 22, 26, 30, 35, 39, 44, 48, 5...
## $ week2     <int> 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1,...
## $ week3     <int> 1, 2, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1,...
## $ week4     <int> 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1,...
## $ mday7     <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...

STEP 2：为 h2o 准备数据

我们需要以 h2o 的格式准备数据。首先，让我们删除任何不必要的列，如日期列或存在缺失值的列，并将有序类型的数据更改为普通因子。我们推荐用 dplyr 操作这些步骤。

beer_sales_tbl_clean <- beer_sales_tbl_aug %>%
    select_if(~ !is.Date(.)) %>%
    select_if(~ !any(is.na(.))) %>%
    mutate_if(is.ordered, ~ as.character(.) %>% as.factor)

beer_sales_tbl_clean %>% glimpse()