Model katsayılarındaki değişkenliği hesaplama
Bu derste, daha önce kullandığın çapraz doğrulama rutinini yeniden çalıştıracaksın; ancak bu kez modelin zaman içindeki kararlılığına odaklanacaksın. Modelin katsayılarını ve tahminlerindeki belirsizliği inceleyeceksin.
Önce, bir modelin katsayılarının birden çok ÇD (Cross-Validation) bölünmesi boyunca kararlılığını (ya da belirsizliğini) değerlendir. Unutma, katsayılar modelinin veride bulduğu desenin bir yansımasıdır.
Çalışma alanında bir Linear regression nesnesi (model) örneği mevcut. Ayrıca X ve y (veriler) dizileri de hazır.
Bu egzersiz
Python ile Zaman Serisi Verileri için Machine Learning
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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] = ____