Come ricorderai, la cross-validation consiste nello suddividere i dati più volte in insiemi di training e di test. Ogni volta scegli un insieme di training e di test diverso. In questo esercizio eseguirai una classica cross-validation ShuffleSplit sui dati del valore aziendale visti in precedenza. Più avanti vedremo quali modifiche servono per le serie temporali. Useremo gli stessi dati storici dei prezzi per alcune grandi aziende.

Nel tuo workspace è disponibile un'istanza dell'oggetto di regressione lineare (model) insieme alla funzione r2_score() per il punteggio. I dati sono memorizzati negli array X e y. Abbiamo anche fornito una funzione di supporto (visualize_predictions()) per aiutarti a visualizzare i risultati.

Convalida incrociata dei dati di serie temporali

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