Как избежать утечки данных при кросс-валидации временных рядов?

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

• Временная отсечка. 1 Нужно удалить все данные непосредственно перед интересующим событием, сосредоточившись на самом событии, а не на времени, когда произошло наблюдение. 1
• Добавление шума. 1 Это поможет сгладить последствия возможной утечки. 1
• Удаление «протекающих» переменных. 1 Нужно оценить переменные, такие как номера учётных записей и идентификаторы, и при подозрении на утечку удалить их. 1
• Использование конвейерных архитектур. 1 Они позволяют выполнять последовательность шагов подготовки данных в рамках кросс-валидации. 1
• Использование валидационных данных. 1 Проверочный набор данных используют для окончательной проверки работоспособности модели перед её применением. 1
• Применение альтернативного подхода. 2 Например, блокирующей кросс-валидации, которая предотвращает ошибку опережения. 2
• Использование чек-листа. 2 Это формальный документ, который позволяет специалисту пройти через сложные участки конвейера машинного обучения и выявить потенциальные проблемы проекта. 2