时间序列数据一般有多少样本可以有效的训练
时间: 2023-06-24 09:09:24 浏览: 75
时间序列数据的有效训练样本数量取决于多个因素,例如数据的频率、时间跨度、数据质量等。在一般情况下,有效的训练样本数量应该是足够大,以覆盖尽可能多的数据模式和趋势,同时也不会过于庞大,以避免过拟合。
具体而言,如果数据的时间跨度较长,那么有效的训练样本数量通常需要更多,以反映出更多的季节性和长期趋势。另外,如果数据的频率较高,那么有效的训练样本数量可以相对较少,因为每个样本包含更多的信息。但是如果数据质量较低,包括缺失值、异常值等,那么需要更多的样本来确保模型的鲁棒性。
总而言之,在训练时间序列模型时,需要根据具体情况选择合适的训练样本数量,以确保模型的准确性和可靠性。
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时间序列数据集可以随机划分吗
时间序列数据集通常不适合随机划分,因为时间序列数据的样本之间存在时间依赖性,即较早的样本可能会对较晚的样本产生影响。如果随机划分时间序列数据集,可能会出现训练集和测试集之间存在时间上的重叠,从而导致模型对未来数据的预测能力下降。因此,通常会采用时间序列交叉验证等方法来划分时间序列数据集。