mae, y, yhat = walk_forward_validation(data, 6)什么意思

这行代码是一个函数调用语句，其中参数为data和6。

函数名为"walk_forward_validation"，它可能是一个时间序列预测模型的评估方法，其中数据集被划分为多个训练和测试集，以便进行逐步的模型拟合和预测。该函数返回三个变量：mae表示平均绝对误差，y表示真实值序列，yhat表示预测值序列。

相关问题

基于以上我的问题，# evaluate mae, y, yhat =walk_forward_validation(data, 12) print('MAE: %.3f' %mae)这个什么意思

这段代码的作用是对模型进行性能评估，其中 walk_forward_validation() 函数进行滚动预测并计算预测误差，返回三个值：error、test[:, 1] 和 predictions。其中 error 是平均绝对误差（MAE），test[:, 1] 是测试集的实际值，predictions 是模型预测的值。这三个值分别被赋值给了变量 mae、y 和 yhat。最后通过 print() 函数输出平均绝对误差的值。

我的问题是时间序列下婴儿出生数量，使用前三个时间步长预测下一个时间序列的mae, y, yhat = walk_forward_validation(data, 6)中的6可以跟supervised = series_to_supervised(values, n_in=3) print(supervised)中的3不一致吗

在这段代码中，6 是用于性能评估的测试集的大小，而 3 是用于将时间序列数据转换为监督学习问题的输入序列长度。这两个参数可以独立进行调整，但是需要注意的是，如果测试集太小，可能无法准确地评估模型的泛化能力；如果输入序列长度太短，可能无法捕捉时间序列的长期依赖关系，从而导致模型性能下降。因此，需要根据具体问题进行调整，找到一个合适的平衡点。