Kuidas erineb ajaseeriate CV tavalisest K-Foldist?

Ajaajärgne ajaseeria (CV) erineb tavalisest K-Foldist selle poolest, et see arvestab andmete ajaliselt järjekorda. Tavapärases K-Foldis jagatakse andmed juhuslikult K ossa ning mudelit treenitakse ja testitakse nende osade peal ilma järjekorda arvestamata.

Aja seeria CV puhul jagamine toimub nii, et tulevasi andmeid ei kasutata mudeli treenimiseks, vältides info lekkimist. Näiteks võib kasutada libisevat akent või laienevat andmekogumit:

• Esimeses etapis treenitakse esimeste T vaatlusandmetega ning testitakse järgmistel.
• Teises etapis lisatakse järgmine ajavahemik treeningandmetesse ning testitakse järgmistel.

See on oluline, et mudel peegeldaks reaalseid prognoosi tingimusi ajas.

Näide (pseudokood):

for i in range(initial_train_size, len(data)):
    train = data[:i]
    test = data[i:i+test_size]
    model.fit(train)
    predictions = model.predict(test)