Как избежать утечки данных при кросс-валидации временных рядов?

Чтобы избежать утечки данных при кросс-валидации временных рядов, можно использовать следующие подходы:

• Временная отсечка. dzen.ru Нужно удалить все данные непосредственно перед интересующим событием, сосредоточившись на самом событии, а не на времени, когда произошло наблюдение. dzen.ru
• Добавление шума. dzen.ru Это поможет сгладить последствия возможной утечки. dzen.ru
• Удаление «протекающих» переменных. dzen.ru Нужно оценить переменные, такие как номера учётных записей и идентификаторы, и при подозрении на утечку удалить их. dzen.ru
• Использование конвейерных архитектур. dzen.ru Они позволяют выполнять последовательность шагов подготовки данных в рамках кросс-валидации. dzen.ru
• Использование валидационных данных. dzen.ru Проверочный набор данных используют для окончательной проверки работоспособности модели перед её применением. dzen.ru
• Применение альтернативного подхода. habr.com Например, блокирующей кросс-валидации, которая предотвращает ошибку опережения. habr.com
• Использование чек-листа. habr.com Это формальный документ, который позволяет специалисту пройти через сложные участки конвейера машинного обучения и выявить потенциальные проблемы проекта. habr.com