Time Series Analysis'de train test split nasıl yapılır?

1. Verilerin Düzenlenmesi: Veriler, "Özellikler" (features) ve "Hedef" (target) olarak ayrılır 12.
2. Zamana Göre Ayırma: Veriler, zaman noktalarına göre ayrılarak geçmiş veriler eğitim setine, gelecek veya daha sonraki veriler ise test setine konur 15. Bu, gerçek dünya senaryolarını simüle etmek için önemlidir 1.
3. Modelin Eğitilmesi: Eğitim seti üzerinde model eğitilir 12.
4. Modelin Test Edilmesi: Test seti üzerinde modelin performansı değerlendirilir 12.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
Kopyala

• X: Özellik seti 2.
• y: Hedef değişken 2.
• test_size: Test setine dahil edilecek veri oranı (örneğin, %25) 2.
• random_state: Rastgele sayı üreteci için tohum, sonuçların tekrarlanabilirliğini sağlamak için kullanılır 24.