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是否有标准（或可用）方法在 R 中导出时间序列模型？PMML 可以工作，但是当我尝试使用 pmml 库时，可能不正确，我得到一个错误：

例如，我的代码如下所示：

require(fpp)
library(forecast)
library(pmml)
data <- ts(livestock, start = 1970, end = 2000,frequency=3)
model <- ses(data , h=10 )
export <- pmml(model)

我得到的错误是：

Error in UseMethod("pmml") :   no applicable method for 'pmml' applied to an object of class "forecast"
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这是我能说的：

当您使用 时ses()，您不是在创建模型；而是在创建模型。您正在使用模型来查找预测（特别是通过时间序列的指数平滑进行预测）。您的结果不是预测模型，而是对特定数据集的模型的特定预测。虽然我对 PMML 不太熟悉，但据我所知，它并不适用于您尝试使用它的工作。

如果你想导出时间序列和结果，我会说你最好的选择是只导出一个.csv包含数据的文件；几乎任何东西都可以读取.csv。ts对象只不过是一个美化的矢量，因此您可以导出数据和时间。此外，model只是一个包含数据的表。所以试试这个：

write.csv(model, file="forecast.csv")

如果要写入ts对象，请尝试以下操作之一：

write.csv(data, file="ts1.csv") # No dates for index
write.csv(cbind("time" = time(data), "val" = data), file = "ts2.csv") # Adds dates
于 2016-12-02T07:04:26.840 回答