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

这段代码是在进行时间序列数据的“前向验证”（walk-forward validation）操作。具体来说，它将原始的时间序列数据（存储在变量data中）按照一定的时间窗口（例如每6个时间点）进行划分，并将每个时间窗口内的数据作为训练集，用于训练模型。然后，使用训练好的模型对下一个时间窗口内的数据进行预测，并将预测结果与真实值进行对比，计算出预测误差。这个过程是在循环中进行的，每次循环都会将时间窗口向前移动一个时间点，直到遍历完整个时间序列数据。最终，这段代码会返回三个变量：mae（平均绝对误差）、y（真实值序列）和yhat（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。