Care sunt caracteristicile construirii setului de date și validării pentru modelele de serii temporale?

Atunci când construiți seturi de date și validați pentru modelele de serii temporale, este important să țineți cont de dependența temporală a datelor și să evitați scurgerea de informații din viitor în trecut.

Caracteristici principale:

1. Fereastră glisantă (Sliding window) — crearea de exemple de antrenament din intervale temporale secvențiale, unde intrarea sunt valorile anterioare, iar ieșirea este pasul următor.

2. Divizarea datelor în funcție de timp — datele sunt împărțite strict în părți de antrenament, validare și test în funcție de timp, pentru ca modelul să nu vadă date viitoare în timpul antrenamentului.

3. Validare ținând cont de secvența temporală:

   • Utilizarea metodelor precum TimeSeriesSplit, care creează diviziuni secvențiale, respectând ordinea datelor.
   • Evitarea amestecării aleatorii (shuffle), deoarece aceasta încalcă structura temporală.

4. Gestionarea sezonalității și tendințelor — la crearea caracteristicilor, se iau în considerare caracteristicile temporale (ziua săptămânii, ora, sărbătorile).

5. Gestionarea valorilor lipsă și a anomaliei — este important un preprocesare corectă, deoarece seriile temporale sunt sensibile la astfel de distorsiuni.

Exemplu de divizare a datelor:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit

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

# Divizarea în antrenament și test după dată
train = date[date['date'] < '2023-01-01']
test = date[date['date'] >= '2023-01-01']

# TimeSeriesSplit pentru validare încrucișată
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]
    # antrenarea și validarea modelului

Cheia este păstrarea ordinii cronologice și evitarea scurgerii de informații din viitor în trecut.