Calcularea variabilității coeficienților modelului
În această lecție, vei rula din nou rutina de validare încrucișată folosită anterior, de data aceasta urmărind stabilitatea modelului în timp. Vei analiza coeficienții modelului, precum și incertitudinea predicțiilor sale.
Începe prin a evalua stabilitatea (sau incertitudinea) coeficienților unui model de-a lungul mai multor împărțiri CV. Ține minte că, coeficienții reflectă tiparul pe care modelul tău l-a identificat în date.
O instanță a obiectului de regresie liniară (model) este disponibilă în spațiul tău de lucru. De asemenea, arrays-urile X și y (datele) sunt și ele disponibile.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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] = ____