Zamana dayalı çapraz doğrulama
Son olarak, scikit-learn'deki zaman serisi çapraz doğrulama yineleyicisinin davranışını görselleştirelim. Bu nesneyi kullanarak verilerinin üzerinden son kez geç ve her yinelemede modeli eğitmek için kullanılan eğitim verilerini görselleştir.
Çalışma alanında Linear regression model örneği mevcut. Ayrıca X ve y (eğitim verileri) dizileri de hazır.
Bu egzersiz
Python ile Zaman Serisi Verileri için Machine Learning
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
sklearn.model_selectioniçindenTimeSeriesSplit'i içe aktar.- 10 parçalı bir zaman serisi çapraz doğrulama yineleyicisi oluştur.
- Çapraz doğrulama bölmelerinde yinele. Her yinelemede, o yineleme için modeli eğitmekte kullanılacak girdi verilerinin değerlerini görselleştir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Import TimeSeriesSplit
____
# Create time-series cross-validation object
cv = ____
# Iterate through CV splits
fig, ax = plt.subplots()
for ii, (tr, tt) in enumerate(cv.split(X, y)):
# Plot the training data on each iteration, to see the behavior of the CV
ax.plot(tr, ii + y[tr])
ax.set(title='Training data on each CV iteration', ylabel='CV iteration')
plt.show()