Cálculo da variabilidade nos coeficientes do modelo
Nesta lição, você executará novamente a rotina de validação cruzada usada anteriormente, mas, desta vez, prestando atenção à estabilidade do modelo ao longo do tempo. Você investigará os coeficientes do modelo, bem como a incerteza em suas previsões.
Comece avaliando a estabilidade (ou incerteza) dos coeficientes de um modelo em várias divisões do CV. Lembre-se de que os coeficientes são um reflexo do padrão que seu modelo encontrou nos dados.
Uma instância do objeto de regressão linear (model) está disponível em seu espaço de trabalho. Além disso, as matrizes X e y (os dados) também estão disponíveis.
Este exercício faz parte do curso
Aprendizado de máquina para dados de séries temporais em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Iterate through CV splits
n_splits = 100
cv = TimeSeriesSplit(n_splits=____)
# Create empty array to collect coefficients
coefficients = np.____([n_splits, X.shape[1]])
for ii, (tr, tt) in enumerate(cv.split(X, y)):
# Fit the model on training data and collect the coefficients
model.fit(X[tr], y[tr])
coefficients[ii] = ____