计算模型系数的变动性
在本节中，您将重新运行之前使用的交叉验证流程，但这一次要关注模型随时间的稳定性。您将检查模型的系数，以及其预测的不确定性。
首先评估模型系数在多个交叉验证（CV）划分中的"稳定性"（或不确定性）。请记住，系数反映了模型在数据中发现的模式。
工作区中已提供线性回归对象实例（model）。数组 X 和 y（数据）也已可用。
本练习是课程的一部分
Python 中的时间序列机器学习
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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] = ____