请问时间序列如何划分数据集? 40C

有10个月的商品销量,训练,验证,测试打算6:2:2
时间序列有高度的自相关性,所以我不能随机打乱。
如果1-6月训练,7、8验证,9、10测试的话,实验结果表明测试精度远差于验证集逻辑上很好解释,中间差了两个月,市场行情发生了很大的变化,模型没见过跟不上了。
能否把7、8作为测试,9、10作为验证,这样有没有科学性?
如果9、10继续做测试集,那参数确定后能不能把7、8两个月的数据吃进模型?

2个回答

建议你随机从每个月抽取数据。
“序列有高度的自相关性,所以我不能随机打乱。”
没关系,你只要保证学习序列的完整,而不需要保证样本的完整。
比如说,你学习7个步,就是连续的7天
你可以先得到如下数据
30号~5号
31号~6号
1号~7号
2号~8号
3号~8号
...
然后从中随机抽取一些,作为训练,一些作为测试。

caozhy
贵阳老马马善福专业维修游泳池堵漏防水工程 回复weixin_40455863: 那你要分析,下降的原因。如果之前是过拟合了,那么下降不一定是坏事
大约一年之前 回复
weixin_40455863
戈好雨 回复caozhy: 打乱后 精度下降50%
大约一年之前 回复
caozhy
贵阳老马马善福专业维修游泳池堵漏防水工程 我知道是lstm啊,而且我就这么做过
大约一年之前 回复
weixin_40455863
戈好雨 数据是输入lstm里的 不是普通的回归 随机打乱后lstm就和普通的nn一样了
大约一年之前 回复

图片说明

weixin_40455863
戈好雨 你好 请问这个视频叫什么
大约一年之前 回复
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