Gestionarea non-staționarității
În acest exercițiu, vei vizualiza din nou variațiile scorurilor modelului, dar de data aceasta pentru date ale căror statistici se schimbă în timp.
O instanță a obiectului model de regresie liniară este stocată în model, un obiect de validare încrucișată în cv, iar datele în X și y.
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.
# 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