Обчислення мінливості коефіцієнтів моделі
У цьому уроці ви повторно запустите процедуру крос-валідації, яку вже використовували, але цього разу звернете увагу на стабільність моделі з часом. Ви проаналізуєте коефіцієнти моделі, а також невизначеність її передбачень.
Почніть з оцінки стабільності (або невизначеності) коефіцієнтів моделі на кількох розбиттях CV. Пам'ятайте: коефіцієнти відображають закономірність, яку ваша модель виявила в даних.
Екземпляр об'єкта лінійної регресії (model) доступний у вашому робочому середовищі. Також доступні масиви X і y (дані).
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning для часових рядів у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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] = ____