Durağan olmamayı hesaba katmak
Bu egzersizde, model puanlarındaki değişimleri yeniden görselleştireceksin; ancak bu kez zaman içinde istatistikleri değişen veriler için.
Linear regression model nesnesinin bir örneği model içinde, çapraz doğrulama nesnesi cv içinde ve veriler X ve y içinde saklanıyor.
Bu egzersiz
Python ile Zaman Serisi Verileri için Machine Learning
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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