做客户流失预测和预测下月销量，过去常像用两套工具箱：前者把每行当作相对独立的样本，后者还要顾及时间先后。T. Moudiki展示了一条实用路径：用caretS3统一表格模型的训练与预测接口，再把它作为拟合函数接入ahead的时间序列流程。这样，分析者更换算法时不必重写整套代码。
示例先用mtcars数据，以70%样本训练glmnet——一种带约束的回归模型；随后，ahead的dynrmf直接调用同一个caretS3接口，对AirPassengers序列向未来预测20期，并分别尝试三组glmnet参数和普通线性回归glm。最值得注意的不是某个精度数字，而是fit_func这处连接：表格模型被嵌进时序预测流程，算法替换变得更直接。不过文章没有给出误差比较，也未展示滚动时间验证——即用较早数据训练、随后数据测试并逐步前移；统一接口并不等于可以忽略时间序列特有的数据切分规则。