使用scikit learn的线性回归进行时间序列交叉验证

2024-03-28 15:36:30 发布

您现在位置:Python中文网/ 问答频道 /正文

我使用Scikit的线性回归模型来解释时间序列:

from sklearn import linear_model
import numpy as np

X = np.array([np.random.random(100), np.random.random(100)])
y = np.array(np.random.random(100))

regressor = linear_model.LinearRegression()
regressor.fit(X, y)
y_hat = regressor.predict(X)

我要交叉验证这个预测。据我所知,我不能使用sklearn的cross-val(比如Kfold),因为它会随机分解结果,我需要折叠顺序。例如

^{pr2}$

用sk来学习是可能的吗?在


Tags: from模型importnumpymodelnp时间序列
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-03-28 15:36:30

这种折叠不需要scikit。切片就足够了,比如:

step = 1 
for i in range(0, len(data_set), step):
  train = dataset[:i]
  test = dataset[i:]
  # etc...

相关问题 更多 >