Cu ce se deosebește validarea încrucișată pentru serii temporale de K-Fold obișnuită?

Validarea încrucișată a seriilor temporale (CV) diferă de K-Fold obișnuit prin faptul că ia în considerare ordinea temporală a datelor. În K-Fold obișnuit, datele sunt împărțite aleatoriu în K părți, iar modelul este antrenat și testat pe aceste părți fără a ține cont de ordine.

În CV pentru serii temporale, împărțirea se face astfel încât să nu se folosească date viitoare pentru antrenarea modelului, evitând astfel scurgerea de informații. De exemplu, se poate folosi o fereastră glisantă sau un set de date în expansiune:

• În primul pas, antrenăm pe primele T observații și testăm pe următoarele.
• În al doilea pas, adăugăm următorul segment temporal la setul de antrenament și testăm pe următorul.

Este important ca modelul să reflecte condițiile reale de prognoză în timp.

Exemplu (pseudo-cod):

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)