validation croisée k-fold dans des séries chronologiques avec JMP / JMP PROJe souhaite utiliser Bootstrap ou Boosted Trees mais avec une méthode k-fold car je l'utilise dans les arborescences de partition ou les réseaux neuronaux. Cependant, je ne vois que la possibilité d'ajouter une colonne de validation de correctif.
Étant donné que je travaille avec des séries chronologiques, les échantillons aléatoires ne peuvent pas être utilisés correctement pour ajuster mes modèles.
En plus de cela, je me méfie du k-fold implémenté dans JMP car il indique toujours un échantillon aléatoire.
Je recherche une séquence comme celle-ci (au moins) :
Et je pense que JMP fait quelque chose comme ceci (veuillez confirmer) :
Voici toutes les options, la meilleure pour mon cas serait TimeSplit.
Des idées ou des solutions de contournement ?
Lorsque vous utilisez les réseaux de neurones et la colonne de validation, les résultats sont une simple extrapolation. Les lignes de test ne sont pas non plus utilisées dans cette interface.
Des idées sur la façon d'implémenter un k-fold approprié pour les arbres ou NN ?
Re : validation croisée k-fold dans des séries temporelles avec JMP / JMP PROEt si la méthode de validation du point de coupure est utilisée comme colonne pour ajuster les arbres (recommandé pour les séries chronologiques dans JMP) :
Re : validation croisée k-fold dans des séries temporelles avec JMP / JMP PROConfirmé : dans JMP 14, K-fold, il s'agit en fait d'un échantillonnage aléatoire effectué k fois.
