时间划分怎么结合交叉检验,代码实现一下
时间: 2023-05-31 18:03:07 浏览: 44
时间划分是指将数据集按时间顺序划分为训练集和测试集,在时间序列分析和预测中经常使用。交叉检验是指将数据集分成多个子集,每个子集轮流作为测试集,其余子集作为训练集,来评估模型性能。在时间序列分析中,交叉检验需要结合时间划分来避免测试集中包含未来信息的问题。具体实现如下:
首先,将数据集按时间顺序排序:
```
data = data.sort_values(by='date')
```
然后,定义时间划分的函数,将数据集按时间顺序划分为训练集和测试集:
```
def time_split(data, n_splits):
test_size = int(len(data) / n_splits)
splits = []
for i in range(n_splits):
test_start = i * test_size
test_end = (i + 1) * test_size
if i == n_splits - 1:
test_end = len(data)
test_set = data[test_start:test_end]
train_set = data.drop(test_set.index)
splits.append((train_set, test_set))
return splits
```
接下来,定义交叉检验的函数,将每个子集轮流作为测试集,其余子集作为训练集来评估模型性能:
```
def cross_validate(model, data, n_splits):
scores = []
splits = time_split(data, n_splits)
for i in range(len(splits)):
train_set, test_set = splits[i]
X_train = train_set.drop(['target'], axis=1)
y_train = train_set['target']
X_test = test_set.drop(['target'], axis=1)
y_test = test_set['target']
model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)
scores.append(score)
return scores
```
最后,调用交叉检验函数计算模型性能得分:
```
model = RandomForestRegressor()
scores = cross_validate(model, data, n_splits=5)
print(scores)
```
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