Aprenda Divisão Treino/Teste & Validação Cruzada | Processamento de Dados de Séries Temporais

O último tópico sobre séries temporais será a preparação de dados para treinar e testar modelos de aprendizado de máquina: divisão treino/teste e validação cruzada.

Ao dividir os dados de séries temporais em conjuntos de treino e teste, é importante considerar o aspecto temporal dos dados. Diferentemente de outros tipos de conjuntos de dados, a amostragem aleatória para divisão não é apropriada para dados de séries temporais, pois isso pode levar a vazamento de dados e avaliação tendenciosa do desempenho do modelo.

O método mais comum para dividir dados de séries temporais é usar um ponto fixo no tempo como o ponto de divisão entre os conjuntos de treino e teste. O conjunto de treino inclui todas as observações antes do ponto de divisão, enquanto o conjunto de teste inclui todas as observações após o ponto de divisão.

Por exemplo, pode parecer assim:


              12345678910111213
            
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# Load the dataset
df = sm.datasets.get_rdataset('weather', 'nycflights13').data

df['observation_time'] = pd.to_datetime(df.time_hour)
df.drop(columns=['year', 'month', 'day', 'hour', 'time_hour'], inplace=True)
print(df.head(10))

# Split data into training and test sets based on time
train = df.loc[df['observation_time'] < '2013-08-01']
test = df.loc[df['observation_time'] >= '2013-08-01']

A validação cruzada funciona com a mesma ideia - dividir o conjunto de treinamento em duas partes (como antes) em cada iteração, lembrando que o conjunto de validação está sempre à frente do conjunto de treinamento. Na primeira iteração, treina-se o modelo candidato com os dados meteorológicos de janeiro a março e valida-se com os dados de abril, na iteração seguinte, treina-se com os dados de janeiro a abril e valida-se com os dados de maio, e assim por diante até o final do conjunto de treinamento. Existem, no total, 5 dessas iterações.

Vamos analisar o validador cruzado de séries temporais da biblioteca scikit-learn:


              12345678910111213141516171819
            
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# Load the dataset
df = sm.datasets.get_rdataset('weather', 'nycflights13').data

df['observation_time'] = pd.to_datetime(df.time_hour)
df.drop(columns=['year', 'month', 'day', 'hour', 'time_hour'], inplace=True)
df.head()

# Create TimeSeriesSplit model
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)

# Split train and test sets
for i, (train_index, test_index) in enumerate(tscv.split(df)):
    print(f'Fold {i}:')
    print(f'  Train: index={train_index}')
    print(f'  Test:  index={test_index}')

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Seção 4. Capítulo 5

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