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学習用・テスト用への分割

この演習では、キャンディ生産データセットを学習用データとテスト用データに分割します。動画で学んだとおり、この分割の目的は、モデルの学習が終わったあとに当てはまりの良さを検証できるようにするためです。

キャンディ生産データセットはすでに candy として読み込まれており、pyplot も plt として読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶARIMAモデル

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演習の手順

  • 時系列を datetime インデックスでスライスして学習用とテスト用に分割します。学習用は 2006 年末まで、テスト用は 2007 年初め以降のすべてを使ってください。
  • subplots() 関数を使って pyplot の軸を作成します。
  • DataFrame の .plot() メソッドを使い、軸 ax 上に学習用とテスト用の系列をプロットします。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Split the data into a train and test set
candy_train = candy.____
candy_test = candy.____

# Create an axis
fig, ax = ____

# Plot the train and test sets on the axis ax
candy_train.____(ax=____)
candy_test.____(ax=____)
plt.show()
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