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

ćwiczenie

Walidacja krzyżowa oparta na czasie

Na koniec zwizualizujmy działanie iteratora walidacji krzyżowej szeregów czasowych dostępnego w scikit-learn. Użyj tego obiektu, aby jeszcze raz przejść przez dane i zwizualizować dane treningowe wykorzystywane do dopasowania modelu w każdej iteracji.

W przestrzeni roboczej dostępna jest instancja obiektu modelu regresji liniowej model. Dostępne są również tablice X i y zawierające dane treningowe.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj TimeSeriesSplit z sklearn.model_selection.
  • Utwórz instancję iteratora walidacji krzyżowej szeregów czasowych z 10 podziałami.
  • Przejdź w pętli przez podziały CV. W każdej iteracji zwizualizuj wartości danych wejściowych, które zostałyby użyte do trenowania modelu w tej iteracji.