Addestrare modelli con il backtesting
Sulla base degli esercizi precedenti, ora valuterai i tuoi modelli usando il backtesting. Definirai 4 partizioni, ognuna con uno shift di 12 ore e una finestra di test di 72 ore, ed eseguirai il processo con il metodo cross_validation().
Il DataFrame ts e l’oggetto MLForecast inizializzato (mlf) sono già caricati, così puoi concentrarti sulla configurazione e sull’esecuzione del backtesting. Iniziamo!
Questo esercizio fa parte del corso
Progettare pipeline di forecasting per la produzione
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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=____)