Entrenamiento de modelos con backtesting
Basándote en los ejercicios anteriores, ahora evaluarás tus modelos usando backtesting. Definirás 4 particiones, cada una con un desplazamiento de 12 horas y una ventana de prueba de 72 horas, y ejecutarás el proceso con el método cross_validation().
El DataFrame ts y el objeto MLForecast inicializado (mlf) ya están cargados, así que puedes centrarte en configurar y ejecutar el backtesting. ¡Vamos allá!
Este ejercicio forma parte del curso
Diseño de canalizaciones de predicción para producción
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Import a library for interval calibration
from mlforecast.utils import ____
# Set parameters
h = ____
step_size = ____
partitions = 4
n_windows = 3
method = "conformal_distribution"
levels = [95]
# Initialize PredictionIntervals
pi = ____(h=____, n_windows=____, method=____)