В этой ситуации нельзя пользоваться обычными способами валидации, так как данные упорядочены относительно моментов времени.
✔️Можно рассказать про кросс-валидацию на временных рядах. В этой процедуре мы используем тестовые множества, состоящие из одного-единственного наблюдения. Соответствующие им тренировочные множества состоят только из наблюдений, возникающих перед тестовым наблюдением. Никакие наблюдения «из будущего» тут применяться не могут. На диаграмме сверху синие точки — это наблюдения из тренировочного множества, а красные — из тестового.
Точность прогноза рассчитывается путём усреднения на тестовых множествах. Мы можем модифицировать подход, если нам нужно оценить модель, которая даёт прогнозы на четыре шага вперёд. Тогда в качестве тестовых множеств нужно взять наблюдения из более далёкого будущего.
В этой ситуации нельзя пользоваться обычными способами валидации, так как данные упорядочены относительно моментов времени.
✔️Можно рассказать про кросс-валидацию на временных рядах. В этой процедуре мы используем тестовые множества, состоящие из одного-единственного наблюдения. Соответствующие им тренировочные множества состоят только из наблюдений, возникающих перед тестовым наблюдением. Никакие наблюдения «из будущего» тут применяться не могут. На диаграмме сверху синие точки — это наблюдения из тренировочного множества, а красные — из тестового.
Точность прогноза рассчитывается путём усреднения на тестовых множествах. Мы можем модифицировать подход, если нам нужно оценить модель, которая даёт прогнозы на четыре шага вперёд. Тогда в качестве тестовых множеств нужно взять наблюдения из более далёкого будущего.
#middle
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.
Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
