如何解决是否可以在 R 中使用带有 cv.glmnet 的滚动交叉验证？
我有类似于以下的时间序列数据：
dates <- as.character(seq(as.Date("2020-01-01"),as.Date("2020-12-31"),"days"))
predictor <- rnorm(length(dates))
target <- rnorm(length(dates))
data <- data.frame(matrix(c(dates,predictor,target),ncol = 3))
names(data) <- c("period","predictor","target")
data <- data %>%
mutate(period = as.Date(period),predictor = as.numeric(predictor),target = as.numeric(target))
我想使用 cv.glmnet 对这些数据进行岭回归拟合：
mod <- cv.glmnet(model.matrix(target ~ predictor,data),data$target,alpha = 0,standardize = T)
然而，我想使用某种滚动交叉验证，而不是使用 cv.glmnet 内置的常规 n 折交叉验证。 IE。使用第 11 次观察来验证在前十次观察等上训练的模型。
我知道这可以使用 caret 包解决，但是否有使用 cv.glmnet 的解决方案？
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