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
Machine Learning para Series Temporales
- Preguntado el 4 de Diciembre, 2018
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