Какви са особеностите на създаването на датасет и валидирането за модели на времеви редове?

При създаването на набори от данни и валидиране за модели на времеви редове е важно да се вземе предвид временното зависимост на данните и да се избегне изтичане на информация от бъдещето към миналото.

Основни характеристики:

1. Плъзгащо се окно (Sliding window) — създаване на обучителни примери от последователни времеви интервали, където входът са предишни стойности, а изходът — следващата стъпка.

2. Разделяне на данните по време — данните се разделят строго по време на обучаващата, валидиращата и тестовата част, за да не вижда моделът бъдещи данни по време на обучение.

3. Валидация с вземане предвид на времевата последователност:

   • Използване на методи като TimeSeriesSplit, които създават последователни разделения, вземащи предвид реда на данните.
   • Избягване на случайно разбъркване (shuffle), тъй като това нарушава времевата структура.

4. Обработка на сезонността и трендовете — при създаването на признаци се вземат предвид времевите характеристики (ден от седмицата, час, празници).

5. Обработка на пропуски и аномалии — важна е коректната предварителна обработка, тъй като времевите редове са чувствителни към такива изкривявания.

Пример за разделяне на данните:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit

data = pd.read_csv('timeseries.csv', parse_dates=['date'])
data = data.sort_values('date')

# Разделяне на train и test по дата
train = data[data['date'] < '2023-01-01']
test = data[data['date'] >= '2023-01-01']

# TimeSeriesSplit за крос-валидация
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)
for train_index, val_index in tscv.split(train):
    train_fold = train.iloc[train_index]
    val_fold = train.iloc[val_index]
    # обучение и валидиране на модела

Ключът е запазването на хронологичния ред и избягването на изтичане на информация от бъдещето към миналото.