#python #performance-testing #cross-validation #facebook-prophet
Вопрос:
Я смог выполнить перекрестную проверку, чтобы оценить точность моделей, но у меня возникли проблемы с пониманием результатов.
У меня 687 строк, я хочу обучить модель всем своим данным, чтобы получить наилучший возможный прогноз и измерить точность этой модели. Как я понял, fbprophet не нужно разделять на обучающие и тестовые наборы.
для перекрестной проверки я установил начальное значение в 500 дней (количество дней, которое модель должна изучить, прежде чем делать прогнозы?), горизонт установлен на 20 (количество дней, которые будут прогнозироваться после каждого выреза.), а период установлен на 10 (потому что я читал, что это должна быть половина горизонта).
from fbprophet.diagnostics import cross_validation df_cv = cross_validation(m, initial='500 days', period='10 days', horizon = '20 days') df_cv.head() from fbprophet.diagnostics import performance_metrics df_p = performance_metrics(df_cv) df_p Показатели производительности на выходе
У меня есть 17 отсечек с 20 прогнозами в каждом. что представлено в выводе 2? потому что у меня 19 линий (от горизонта 2 до горизонта 20).
У меня возникли проблемы с показателями производительности, каков именно охват? каковы эти значения, потому что средняя абсолютная ошибка не должна быть одинаковой для всех 17 прогнозов, верно?