เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การรับมือกับ Non-stationarity

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ลองแสดงภาพความผันแปรของคะแนนโมเดลอีกครั้ง แต่คราวนี้เป็นข้อมูลที่สถิติเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา

โมเดล Linear regression ถูกเก็บไว้ในตัวแปร model, อ็อบเจกต์ cross-validation ใน cv และข้อมูลใน X และ y

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Machine Learning สำหรับข้อมูล Time Series ใน Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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
แก้ไขและรันโค้ด