비정상성 대응하기

이 연습 문제에서는 모델 점수의 변동을 다시 시각화하되, 이번에는 시간이 지나면서 통계적 특성이 변하는 데이터에 대해 살펴보겠습니다.

model에는 Linear regression 모델 객체가, cv에는 교차 검증 객체가, X와 y에는 데이터가 저장되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 시계열 데이터 Machine Learning

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Pre-initialize window sizes
window_sizes = [25, 50, 75, 100]

# Create an empty DataFrame to collect the stores
all_scores = ____(index=times_scores)

# Generate scores for each split to see how the model performs over time
for window in window_sizes:
    # Create cross-validation object using a limited lookback window
    cv = ____(n_splits=100, max_train_size=window)
    
    # Calculate scores across all CV splits and collect them in a DataFrame
    this_scores = ____(____, ____, ____, cv=cv, scoring=my_pearsonr)
    all_scores['Length {}'.format(window)] = this_scores

코드 편집 및 실행