Wat zijn de kenmerken van het opbouwen van de dataset en validatie voor tijdreeksmodellen?

Bij het opbouwen van datasets en validatie voor tijdreeksmodellen is het belangrijk om rekening te houden met de temporele afhankelijkheid van de gegevens en het lekken van informatie uit de toekomst naar het verleden te voorkomen.

Belangrijkste kenmerken:

1. Sliding window (Schuivend venster) — het vormen van trainingsvoorbeelden uit opeenvolgende tijdsintervallen, waarbij de invoer eerdere waarden zijn en de uitvoer de volgende stap.

2. Verdeling van gegevens op tijd — gegevens worden strikt op tijd verdeeld in trainings-, validatie- en testsets, zodat het model geen toekomstige gegevens ziet tijdens training.

3. Validatie rekening houdend met de temporele volgorde:

   • Gebruik van methoden zoals TimeSeriesSplit, die sequentiële splitsingen maken die rekening houden met de volgorde van de gegevens.
   • Vermijden van willekeurig shuffelen, omdat dit de temporele structuur verstoort.

4. Omgaan met seizoensinvloeden en trends — bij het maken van kenmerken worden temporele eigenschappen meegenomen (dag van de week, uur, feestdagen).

5. Omgaan met ontbrekende waarden en anomalieën — correcte preprocessing is belangrijk, omdat tijdreeksen gevoelig zijn voor dergelijke verstoringen.

Voorbeeld van gegevensverdeling:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit

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

# Verdeling in train en test op datum
train = data[data['date'] < '2023-01-01']
test = data[data['date'] >= '2023-01-01']

# TimeSeriesSplit voor cross-validatie
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]
    # trainen en valideren van het model

De sleutel is dus het behouden van de chronologische volgorde en het voorkomen van informatielekken uit de toekomst naar het verleden.