1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie maszynowe dla danych szeregów czasowych w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Walidacja krzyżowa z tasowaniem

Walidacja krzyżowa polega na wielokrotnym dzieleniu danych na zbiory treningowe i testowe – za każdym razem wybierasz inny podział. W tym ćwiczeniu przeprowadzisz klasyczną walidację krzyżową ShuffleSplit na danych o wartości spółek z poprzednich lekcji. Później omówimy, jakie zmiany są potrzebne w przypadku danych szeregów czasowych. Dane, których użyjesz, to te same historyczne dane cenowe kilku dużych spółek.

W środowisku pracy masz dostęp do instancji obiektu regresji liniowej (model) oraz funkcji r2_score() do oceny modelu. Dane są przechowywane w tablicach X i y. Udostępniliśmy też funkcję pomocniczą (visualize_predictions()), która pozwala zwizualizować wyniki.

Instrukcje

100 XP
  • Zainicjalizuj obiekt walidacji krzyżowej ShuffleSplit z 10 podziałami.
  • Iteruj po podziałach CV przy użyciu tego obiektu. W każdej iteracji:
    • Dopasuj model, korzystając z indeksów treningowych.
    • Wygeneruj prognozy na podstawie indeksów testowych, oceń model (\(R^2\)) przy użyciu prognoz i zapisz wyniki.