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python - 时间序列的交叉验证

问题描述

我正在使用 sklearn 中的 Timeseriessplit 函数来为时间序列的交叉验证创建训练集和测试集。例如，这个想法是使用 n-1 个数据点进行训练，使用第 n 个数据点进行测试。此拆分必须始终是有序的，因为它是一个时间序列。但是，我不明白，为什么示例中的数据集 X 的格式如下：

from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
y = np.array([1, 2, 3, 4])
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=3)
print(tscv)  
for train_index, test_index in tscv.split(X):
    print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

将数据准备为 X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]]) 背后的逻辑是什么？当然，我阅读了页面上的注释，但仍然不理解

标签： pythonmachine-learningscikit-learn

解决方案

通常在您希望根据数据进行预测y[t]的时间序列数据中X[0:t-1]。该sklearn.model_selection.TimeSeriesSplit方法似乎将单个完整X的大小时间序列N（其中N是不同时间步长的实例数）及其在每个时间步长的相应标签作为参数y。然后，X形状是 (4,2)，因为我们有四个不同时间步长的实例，每个实例有 2 个特征。

我们如何解释这两个特征可能会引起争议：

  1. 我们可以将每个实例视为具有一组特征的特定时间点的单个样本。或者...
  2. 我们可以将每个实例视为一组时间点，在时间间隔内定义实例本身。

这两个选项对我来说似乎都是正确的。尽管我们可以如何解释 的结构X，但这里的问题是如何TimeSeriesSplit将数据从训练数据实例的先前时间步中拆分出来，避免测试数据实例。

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