@saninstein अंतराल क्यों?

स्टॉक ट्रेडिंग में मॉडल मूल्यांकन के लिए @clstaudt गैप उपयोगी सुविधा है। मूल्य पूर्वानुमान में यह बहुत सामान्य मामला है जब मॉडल प्रशिक्षण सेट के ठीक बाद डेटा पर बहुत अच्छा प्रदर्शन करता है और समय के साथ खराब हो जाता है। इसलिए, कुछ मामलों में प्रशिक्षण सेट के बाद होने वाले "अच्छे" डेटा की थोड़ी मात्रा को छोड़ना उपयोगी हो सकता है।

मुझे लगता है कि समय-श्रृंखला से संबंधित विशेषताओं पर हमारी सामान्य स्थिति यह है कि यह स्केलेर के दायरे से बाहर है (कम से कम अभी के लिए)। और मेरे लिए, डेटा से जुड़ी टाइमस्टैम्प जैसे नमूना गुण होने के बाद, इस मामले पर फिर से विचार करना समझ में आता है।

मैं इस पर @ scikit-learn/core-devs से कम से कम एक अन्य राय लेना चाहता हूं, लेकिन मेरा वोट अभी के लिए "ठीक नहीं होगा" संकल्प है।

@adrinjalali sklearn के पास पहले से ही टाइमसीरीज के लिए कई अच्छे मॉडल हैं,

जो लोग?

@adrinjalali TimeSeriesSplit है जो पहले से ही स्केलेर में लागू है :)

TimeSeriesSplit प्रस्तावित WalkForwardCV का विशिष्ट मामला है ( gap=0, expanding=True args के साथ प्राप्त किया जा सकता है), वास्तव में TimeSeriesSplit को आसानी से WalkForwardCV से बदला जा सकता है (जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, बस डिफ़ॉल्ट args सेट करें)।

मैं स्टॉक ट्रेडिंग एमएल टीम का हिस्सा हूं और हम सफलतापूर्वक विभिन्न स्केलेर सुविधाओं और स्केलेर संगत पुस्तकालयों का उपयोग कर रहे हैं। उचित सीवी स्प्लिटर की कमी थी और हमने इसे वापस स्केलेर में योगदान करने का फैसला किया, लेकिन अगर ऐसा नहीं है तो हम इसे आंतरिक रूप से उपयोग करेंगे :)

TimeSeriesSplit प्रस्तावित WalkForwardCV का विशिष्ट मामला है (अंतर = 0, विस्तार = ट्रू आर्ग्स के साथ प्राप्त किया जा सकता है), वास्तव में TimeSeriesSplit को आसानी से WalkForwardCV से बदला जा सकता है (जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, बस डिफ़ॉल्ट args सेट करें)।

उचित है, लेकिन फिर मैं शायद TimeSeriesSplit को एक पिछड़े संगत तरीके से पैच करने का प्रयास करूंगा ताकि आपको आवश्यक सुविधा जोड़ने के लिए। यह भी समुदाय द्वारा स्वीकार किए जाने की एक उच्च संभावना है।

Timeeries भविष्यवाणी वॉकफॉरवर्डसीवी के लिए एकमात्र मामला नहीं है। यह तब उपयोगी होता है जब डेटासेट अवलोकन का समय पर आदेश दिया जाता है और सत्यापन उसी तरह से करने की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए, जब हम एमएल मॉडल के साथ मौजूदा ट्रेडिंग रणनीति को बेहतर बनाने की कोशिश कर रहे हैं, जो व्यापार को "अनुमति" देगा, तो हमारा एक कार्य वर्गीकरण समस्या को फ़िल्टर करने वाले ट्रेडों को खोना है।

उचित है, लेकिन फिर मैं संभवत: TimeSeriesSplit को एक पिछड़े संगत तरीके से पैच करने का प्रयास करूंगा जो आपको आवश्यक सुविधा जोड़ने के लिए है। यह भी समुदाय द्वारा स्वीकार किए जाने की एक उच्च संभावना है।

मुझे विश्वास है कि यह सबसे अच्छा समाधान होगा।

मैं एक डेटा वैज्ञानिक हूं जो समय श्रृंखला पूर्वानुमान मॉडल पर काम कर रहा है। मुझे लगता है कि समय श्रृंखला-विशिष्ट चीजें विज्ञान-सीखने के दायरे से बाहर हैं, इसलिए मैंने अपना स्वयं का सत्यापन कोड लागू करना शुरू कर दिया, इस धागे में वर्णित विधि से थोड़ा अलग।

बाद में मैंने TimeSeriesSplit के अस्तित्व के बारे में

चूंकि इस तरह के मॉडल मूल्यांकन की स्पष्ट रूप से मांग है, मुझे अभी भी आश्चर्य है कि यह कहां फिट बैठता है।

ऐसे कई पैटर्न हैं जो समय श्रृंखला पर भविष्यवाणी के लिए आवश्यक हैं। मैं
उदाहरण के लिए सोचेंगे कि वेवलेट फीचर बनाने वाला ट्रांसफॉर्मर होगा
बहुत उपयोगी हो।

हालाँकि, ये स्किकिट-लर्न के दायरे से बाहर हैं। यह उपयोगी होगा
एक ऐसा पैकेज बनाने के लिए जो इन सभी को सुसंगत तरीके से लागू करे। यह
शायद गति पकड़ लेगा।

एक ऐसा पैकेज बनाना उपयोगी होगा जो इन सभी को सुसंगत तरीके से लागू करे। यह शायद गति पकड़ लेगा।

हां। मुझे साइन अप।

हमें https://github.com/scikit-learn-contrib/ में ऐसा पैकेज पाकर खुशी होगी।

इसे तब बंद करना :)

मुझे लगता है कि एक बेहतर समय-श्रृंखला क्रॉस-सत्यापन जोड़ना दायरे में है।

यह भी देखें #13666 #13204 #6322 #13761

पुन: गुंजाइश, मैं @amueller से सहमत

लेकिन जैसा कि @amueller भी बताते हैं, वास्तव में बातचीत को मौजूदा पुल अनुरोधों में जारी रखा जाना चाहिए, जिससे उन्हें एक सहमत स्थिति की ओर ले जाया जा सके।

निश्चित रूप से, लेकिन मैं उन मामलों से सावधान हूं जहां डेटा का वास्तविक टाइमस्टैम्प विभाजन में महत्वपूर्ण होना चाहिए (जो आईएमओ इसे चाहिए), और पंक्तियों की मात्र गिनती नहीं। मुझे नहीं लगता कि हम जल्द ही टाइमस्टैम्प को संभालने जा रहे हैं, है ना?

5 वर्षों में जब से मैंने पहली बार इसे https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/3202 में प्रस्तावित किया है, यह प्रश्न शिक्षण या आवेदन करने वाली बातचीत में कम से कम 50 बार आया है। @saninstein , क्या आपने इस बारे में निर्णय लिया है कि क्या यहां शामिल करने के लिए जोर देना है या -contrib? मुझे मदद करना अच्छा लगेगा अगर आपको इसे लाइन (कहीं) पर लाने के लिए सहायता की आवश्यकता है।

मैं भी योगदान देना चाहूंगा। इसके बारे में एक अन्य अंक में लिखा और TimeSeriesSplit पर विस्तार करना चाहते हैं या उसके लिए एक और पैकेज बनाने में सहयोग करना चाहते हैं। मुझे लगता है कि यह कुछ ऐसा है जो सीवी डोमेन में विभाजन से संबंधित है और स्केलेर में होना चाहिए।
सच कहूं तो हालांकि मैं पूरी तरह से भ्रमित हूं कि कहां जाना है और अब क्या करना है कि मैं योगदान देना चाहता हूं। मैं अपने समय के प्रति सचेत हूं और मैं इसे समुदाय के लिए सही तरीके से उपयोग करना चाहूंगा।

@mjbommar मुझे लगता है कि जैसा कि मैं और @jnothman ऊपर कहते हैं, हम आगे बढ़ने में काफी खुले हैं और कुछ बाहर निकलने वाले पीआर हैं, विशेष रूप से # 13761 और # 13204 और दो एपीआई पर प्रतिक्रिया की बहुत सराहना की जाएगी।

मुझे लगता है कि #13204 सबसे परिपक्व लग रहा है इसलिए शायद वहां से जाने का सबसे अधिक मतलब है? मुझे यकीन नहीं है कि क्या @kykosic अभी भी इस पर काम कर रहा है, हमारी प्रतिक्रिया में देरी को देखते हुए?

हम्म हालांकि #13204 वॉकफॉरवर्ड लागू नहीं करता... क्या हम पहले #13204 को मर्ज करना चाहते हैं और फिर बाद में वाकफॉरवर्ड को लागू करना चाहते हैं?
क्या वह एक अलग सीवी वस्तु होनी चाहिए?

@amueller मैं इस पोस्ट के आने तक # 13204 के बारे में भूल गया था। मैं अगले सप्ताह इस पर समीक्षाओं को संबोधित करूंगा और देखूंगा कि क्या यह अभी भी फिट बैठता है।

@kykosic कमाल, धन्यवाद!

इस बात को लेकर उत्सुक हैं कि #13204 समाप्त होने के कारण यह मुद्दा क्यों बंद कर दिया गया। मैंने सोचा था कि #13204 इसके लिए एक पूर्वापेक्षा थी।

13204 ने gap को TimeSeriesSplit जोड़ा जो इस मुद्दे द्वारा अनुरोधित विशेषता थी।