momijiame https://blog.hatena.ne.jp/momijiame/ CUBE SUGAR CONTAINER https://blog.amedama.jp/ Python scikit-learn pandas Seaborn Matplotlib macOS 機械学習 統計 一般的に、時系列データを扱うタスクでは過去のデータを使って未来のデータを予測することになる。 そのため、交差検証するときも過去のデータを使ってモデルを学習させた上で未来のデータを使って検証しなければいけない。 もし、未来のデータがモデルの学習データに混入すると、本来は利用できないデータにもとづいた楽観的な予測が得られてしまう。 今回は、そんな時系列データの交差検証と scikit-learn の TimeSeriesSplit の改良について書いてみる。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.6 B… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.amedama.jp%2Fentry%2Ftime-series-cv" title="Python: 時系列データの交差検証と TimeSeriesSplit の改良について - CUBE SUGAR CONTAINER" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/m/momijiame/20200327/20200327180723.png Hatena Blog https://hatena.blog 2020-03-27 18:57:44 rich https://blog.amedama.jp/entry/time-series-cv 1.0 100%