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Machine Learning para Series Temporales

Hola mi pregunta es la siguiente. Quiero aplicar el método Repeated Hold-Out y el K-Fold Cross Validation a una serie temporal y quería saber como hacerlo. Es decir, yo tengo los siguientes datos de una serie por ejemplo:

1975 -> 12 1976 -> 14 1977 -> 15 1978 -> 16 1979 -> 17 1980 -> 18 1981 -> 19 1982 -> 20 1983 -> 21 1984 -> 22 1985 -> 23

Es una serie temporal de 11 períodos, entonces con el método Repeated Hold-out quiero que divida la muestra de datos en dos 8 años(para entrenar el modelo) y 3 años (para testar el modelo), esta división la va a realizar n veces. Siendo los años aleatorios para testar como por ejemplo:

Grupo Entrenamiento => 1975, 1976, 1977, 1979, 1981, 1982, 1983, 1984 Grupo de Validación => 1978, 1980, 1985

Cada vez que haga la división lo va hacer de una forma diferente. Pero mi pregunta es cómo hago este método de machine learning aplicado a una serie temporal???

podría hacerlo mediante interpolación o mediante una serie temporal aplicada a datos faltantes?? o existe un método específico para series temporales??

Un Saludo y Gracias

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