[問題] 用machine learning方法做時間序列的data

看板Statistics作者 (eggbo)時間8年前 (2017/09/11 17:57), 編輯推噓1(1推 0噓 10→)
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想請問版上的大大，如果我有多維時間序列的data 想用Xit估Yt,不用regression,而是用machine learning 請問在做模型驗證，我可以直接用cross validation嗎？ 還是也是必需用in sample for training, out sample for forecast來看模型的效能？ 我自己的想法是，如果用machine learning.就是把資料視爲橫段面了，用data去找Xit跟Yit的關係，所以交叉驗證這種抽樣還是可以適用這裡。 再麻煩各位回復，謝謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.72.58.32 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1505123861.A.29D.html
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09/11 18:54, , 1F
NARX neural networks ??
09/11 18:54, 1F
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09/11 20:05, , 2F
時間序列做CV 要有點技巧
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09/11 20:05, , 3F
不能把未來當作 train, 過去當成 test
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衡的切沒錯 先用一部分去建model
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讓你的model學會預測未來
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再用剩下的test data 去驗證"預測未來"的效果
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09/11 20:07, , 7F
我有做過類似的 也是用 ML 有興趣可以站內聊聊
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推
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machine learning 和 regression 其實是有交集的
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09/11 23:58, , 9F
Sorry，這裡忘了說Yt被我轉成1 or 0的分類變數，所以是預
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09/11 23:58, , 10F
測分類不是數值。這樣可以直接用R的cv函數嗎？
09/11 23:58, 10F
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09/12 02:27, , 11F
ML是一種統稱 用哪種model都沒講是要fit啥...
09/12 02:27, 11F
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