Koje su karakteristike izgradnje skupa podataka i validacije za modele vremenskih serija?

При креирању скупова података и валидацији за моделе временских серија, важно је узети у обзир временску зависност података и избегавати излив информација из будућности у прошлост.

Главне карактеристике:

1. Клизајуће окно (Sliding window) — формирање примерака за обуку из последовних временских интервала, где је улаз претходне вредности, а излаз следећи корак.

2. Подела података по времену — подаци се строго деле на обуке, валидације и тест делове по времену, како модел не би видео будуће податке током обуке.

3. Валидација узимајући у обзир временску последователност:

   • Коришћење метода као што је TimeSeriesSplit, који креира последователне раздвајања узимајући у обзир редослед података.
   • Избегавање случајног мешања (shuffle), јер то нарушава временску структуру.

4. Обрада сезонности и трендова — при креирању карактеристика узимају се у обзир временске карактеристике (дан у недељи, час, празници).

5. Обрада пропуста и аномалија — важна је исправна прет обработа, јер су временске серије осетљиве на такве изобличења.

Пример раздвајања података:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit

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

# Раздвајање на обуку и тест по датуму
train = data[data['date'] < '2023-01-01']
test = data[data['date'] >= '2023-01-01']

# TimeSeriesSplit за крст-валидацију
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]
    # обука и валидација модела

Кључ је одржавање хронолошког реда и избегавање излива информација из будућности у прошлост.