作者CharlieL (心平气和)
看板DataScience
标题Re: [问题] 时间序列资料的训练集切法
时间Sun Apr 14 01:44:05 2019
拙作「机器学习基石」第十六讲第十页有个小故事
https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/mooc/doc/16_handout.pdf
可能可以帮助到您的困惑。加油！
※ 引述《avonasac0800 (Adolph)》之铭言：
: 作业系统: Win 10
: 问题类别: RNN/CNN
: 使用工具: Python3.6 + Keras/TensorFlow
: 问题内容:
: 各位大大晚安,
: 小弟想请教, 如果我的资料如下所示(共1,000笔, 只是示意):
: index date value
: 0 20190101 5.1
: 1 20190102 6.6
: 2 20190103 4.8
: 3 20190104 2.7
: ... ... ...
: ... ... ...
: 999 2021xxxx 12
: 而我要以过去20天的资料预测第21天的数值, 如:
: INDEX X Y
: 0 [x0, x1, x2... x19] x20
: 1 [x1, x2, x3... x20] x21
: ... ... ...
: ... ... ...
: 979 [x979, x980... x998] x999
: 假设我要拿总资料的80%来当作训练集,
: 请问我可以将INDEX打乱後再拿里面的80%出来吗?
: 或者非得拿INDEX[0:784]当作训练集呢?
: 若打乱後再加以训练,
: 其测试集(test)的MAE可以比未打乱的MAE少50%,
: 所以才有这样的疑问,
: 我在书上及网路上看到的时间序列模型都是以INDEX[0:784]作为训练集,
: 但它们都没有提及原因,
: 只有一个人说到"你总不会想拿那麽远的资料做测试吧".
: 如果我就是想这样建模型, 请问会有甚麽潜在的问题吗?
: 请各位大大不吝赐教, 谢谢orz
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