Как кросс-валидация может помочь в оценке эффективности моделей на данных временных рядов?

Кросс-валидация может помочь в оценке эффективности моделей на данных временных рядов следующим образом:

• Сохраняет временную структуру данных. www.geeksforgeeks.org В отличие от традиционной кросс-валидации, где используются случайные разбиения данных, при работе с временными рядами учитывается их временная структура. www.geeksforgeeks.org blog.skillfactory.ru
• Позволяет оценивать модель на основе прошлых данных и тестировать её на будущих данных. www.geeksforgeeks.org Это имитирует реальные сценарии. www.geeksforgeeks.org
• Делает оценку более достоверной, так как алгоритм проверяют на тех данных, которые он ещё не видел. blog.skillfactory.ru
• Исключает получение слишком оптимистичных или слишком пессимистичных прогнозов, так как средняя оценка считается на подмножествах данных. dzen.ru

Главная сложность кросс-валидации на временных рядах в том, что данные не должны пересекаться по времени: тренировочные данные должны идти строго до тестовых. blog.skillfactory.ru