作者eggbo (eggbo)
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標題[問題] 用machine learning方法做時間序列的data
時間Mon Sep 11 17:57:39 2017
想請問版上的大大，如果我有多維時間序列的data
想用Xit估Yt,不用regression,而是用machine learning
請問在做模型驗證，我可以直接用cross validation嗎？
還是也是必需用in sample for training, out sample for forecast來看模型的效能？
我自己的想法是，如果用machine learning.就是把資料視爲橫段面了，用data去找Xit跟Yit的關係，所以交叉驗證這種抽樣還是可以適用這裡。
再麻煩各位回復，謝謝
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1F：→ DIDIMIN: NARX neural networks ?? 09/11 18:54
2F：→ f496328mm: 時間序列做CV 要有點技巧 09/11 20:05
3F：→ f496328mm: 不能把未來當作 train, 過去當成 test 09/11 20:05
4F：→ f496328mm: 衡的切沒錯 先用一部分去建model 09/11 20:05
5F：→ f496328mm: 讓你的model學會預測未來 09/11 20:06
6F：→ f496328mm: 再用剩下的test data 去驗證"預測未來"的效果 09/11 20:06
7F：→ f496328mm: 我有做過類似的 也是用 ML 有興趣可以站內聊聊 09/11 20:07
8F：推 backprog: machine learning 和 regression 其實是有交集的 09/11 20:49
9F：→ eggbo: Sorry，這裡忘了說Yt被我轉成1 or 0的分類變數，所以是預 09/11 23:58
10F：→ eggbo: 測分類不是數值。這樣可以直接用R的cv函數嗎？ 09/11 23:58
11F：→ hsnuyi: ML是一種統稱 用哪種model都沒講是要fit啥... 09/12 02:27