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, kursun bir parçasıdır
Python ile Zaman Serisi Verileri için Machine Learning
Egzersiz 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 etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()