Zohlednění nestacionarity
V tomto cvičení si opět vizualizuješ variace ve skóre modelu, tentokrát ale pro data, jejichž statistické vlastnosti se v čase mění.
Instance objektu modelu lineární regrese je uložena v model, objekt křížové validace v cv a data v X a y.
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Learning pro data časových řad v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Pre-initialize window sizes
window_sizes = [25, 50, 75, 100]
# Create an empty DataFrame to collect the stores
all_scores = ____(index=times_scores)
# Generate scores for each split to see how the model performs over time
for window in window_sizes:
# Create cross-validation object using a limited lookback window
cv = ____(n_splits=100, max_train_size=window)
# Calculate scores across all CV splits and collect them in a DataFrame
this_scores = ____(____, ____, ____, cv=cv, scoring=my_pearsonr)
all_scores['Length {}'.format(window)] = this_scores