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  3. Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
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演習

シャッフル付きの交差検証

思い出してください。交差検証では、データを学習用とテスト用に何度も分割し、そのたびに異なる学習・テストセットを選びます。この演習では、先ほどの企業価値データに対して従来の ShuffleSplit による交差検証を行います。時系列データに対しては後ほど必要な変更点を扱います。ここで使うデータは、複数の大企業の過去の株価データと同じものです。

ワークスペースには線形回帰オブジェクト（model）のインスタンスと、評価用の関数 r2_score() が用意されています。データは配列 X と y に格納されています。結果の可視化を支援するヘルパー関数（visualize_predictions()）も提供しています。

指示

100 XP
  • 10 分割の ShuffleSplit 交差検証オブジェクトを初期化します。
  • このオブジェクトを使って CV 分割を反復し、各反復で次を行います：
    • 学習用インデックスでモデルを学習します。
    • テスト用インデックスで予測を生成し、予測を用いてモデルのスコア（$R^2$）を計算し、結果を集計します。