1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Connected

exercițiu

Validare încrucișată fără amestecare

Acum, rulează din nou antrenarea modelului folosind validarea încrucișată pe blocuri (fără a amesteca toate punctele de date). În acest caz, punctele de timp vecine vor fi păstrate apropiate unele de altele. Cum crezi că vor arăta predicțiile modelului în fiecare iterație de validare încrucișată?

O instanță a obiectului de regresie liniară model este disponibilă în spațiul tău de lucru. De asemenea, array-urile X și y (datele de antrenament) sunt și ele disponibile.

Instrucțiuni

100 XP
  • Instanțiază un nou obiect de validare încrucișată, de data aceasta folosind validarea încrucișată KFold cu 10 partiții și fără amestecare.
  • Iterează prin acest obiect pentru a antrena un model folosind indicii de antrenament și pentru a genera predicții folosind indicii de testare.
  • Vizualizează predicțiile de-a lungul iterațiilor de validare încrucișată folosind funcția ajutătoare (visualize_predictions()) pe care am furnizat-o.