在TimeSeriesSplit中使用GridSearchCV
是为了在时间序列数据上进行模型选择和参数调优。TimeSeriesSplit是一种交叉验证方法，专门用于处理时间序列数据的特殊性。GridSearchCV是一个网格搜索交叉验证的工具，用于系统地遍历多个参数组合，找到最佳的模型参数。
在使用TimeSeriesSplit和GridSearchCV时，需要注意以下几点：
- 数据准备：时间序列数据需要按照时间顺序进行划分，确保训练集和测试集的时间顺序是连续的。可以使用TimeSeriesSplit将数据集划分为多个训练集和测试集的组合。
- 模型选择：选择适合时间序列数据的模型，例如ARIMA、LSTM等。根据问题的特点和需求，选择合适的模型进行建模。
- 参数调优：通过GridSearchCV来搜索最佳的模型参数组合。可以指定多个参数和参数的取值范围，GridSearchCV会遍历所有可能的参数组合，并使用交叉验证来评估模型性能。可以使用scikit-learn库中的GridSearchCV类来实现。
- 评估指标：选择合适的评估指标来衡量模型的性能，例如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。根据具体问题选择适当的评估指标。
- 腾讯云相关产品推荐：腾讯云提供了一系列适用于云计算和时间序列数据处理的产品和服务。例如，腾讯云提供的云服务器（CVM）可以用于搭建和部署模型训练和预测的环境。腾讯云还提供了云数据库（TencentDB）用于存储和管理数据。此外，腾讯云还提供了人工智能相关的产品和服务，如腾讯云机器学习平台（Tencent ML-Platform）和腾讯云智能图像处理（Tencent Cloud Image Processing）等。
总结起来，在使用TimeSeriesSplit中使用GridSearchCV时，需要注意数据准备、模型选择、参数调优、评估指标的选择，并可以考虑使用腾讯云提供的相关产品和服务来支持模型训练和部署。
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2回答
我正在尝试在XGBoost上使用scikit learn的GridSearchCV进行超参数搜索。在网格搜索期间，我希望它提前停止，因为它大大减少了搜索时间，并且(期望)在我的预测/回归任务中有更好的结果。我正在通过Scikit-Learn API使用XGBoost。model = xgb.XGBRegressor()
GridSearchCV(model, paramGrid, verbose=verbose ,fit_params={'early_stop
浏览 1提问于2017-03-24得票数 32
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我的代码是：from sklearn.grid_search import GridSearchCVfrom sklearn import svmfrom sklearn(n_splits=3)
clf = GridSearchCV(reg, param, cv=timeseries_s
浏览 1提问于2018-07-04得票数 1
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我使用的是0.19版本的滑雪版。import GridSearchCVX = np.array([[4, 5, 6, 1, 0, 2], [3.1, 3.5, 1.0, 2.1, 8.3, 1.1(n_splits=2).split(X) param_grid=param_search)它给出：TypeError: o
浏览 10提问于2017-10-13得票数 37
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我有一些使用TimeSeriesSplit来拆分数据的代码。对于每个拆分，我将使用ParametersGrid并循环遍历每个参数组合，记录最佳参数集并使用它来预测我的X_test。你可以在文章的底部看到这部分的代码 我知道GridSearchCV会为我做很多这方面的工作。我想知道如果我使用下面的代码，我的数据在哪里被分成X_train，X_test，y_train和y_test？使用带有TimeSeriesSplit的Grid
浏览 8提问于2019-06-11得票数 0
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我不能使用GridSearchCV()，因为我会因为时间序列数据而导致数据泄漏。因此，培训和测试将是固定的(例如，2016-2017年范围内的每日数据和2018年的测试)，这样就不需要简历了。但是，我仍然找不到在没有CV的情况下迭代参数的函数，所以我尝试创建代码： 'min_samples_leaf第一个for是设置iter_params，以便能够在第二个for中迭代。我
浏览 3提问于2022-09-03得票数 -1
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我想在管道中使用RFE进行特征选择。在没有GridSearch的情况下，让它在管道中工作是没有问题的。然而，当我尝试合并GridSearch时，我总是得到一个值错误(NB )。我尝试使用feature_selection，就像在本主题：中所建议的那样，但是这会导致同样的错误。
有什么不对的？使用estimator.get_params().keys()__检查可用参数列表。y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_stat
浏览 3提问于2020-07-16得票数 0
使用带有num_split=5的TimeSeriesSplit给出一个训练数据集，拆分如下所示： [0] : [1][0 1 2] : [3]
[0 1 2 3] : [4][0 1 2 3 4] : [5] 问题是对于前几个通道，TfidfVectorizer使用的是名义数量的词汇/特征，我想在拆分之前在整个训练集上运行它，以便所有拆分的特征大小保持相同。然而，除此之外，有没有人知道一种方法，在使用TimeSeriesSplit时，
浏览 16提问于2019-02-22得票数 0
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我正在处理有时间成分的数据，所以我不认为在KFold交叉验证中随机调整是明智的。from sklearn.model_selection import GridSearchCV确定交叉
浏览 0提问于2018-01-22得票数 15
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我正在尝试使用scikit learn 0.18.1将TimeSeriesSplit与GridSearchCV结合起来。, k=90)),gridsearch = GridSearchCV(pipeline, dict, cv=ts
浏览 0提问于2018-06-04得票数 1
这是我的问题:如何在我的代码中使用提前停止？我应该把它放在哪一部分？batch_size' : [500,45,77]('clf',clf)
grid = GridSearchCV(pipeline, cv=tsc
浏览 4提问于2020-06-22得票数 1
因此，我使用了来自这个tscv = TimeSeriesSplit()的对象，得到了如下内容：从和中可以看出，我可以作为参数传递拆分策略cv = tscv。但我的问题是，GridSearchCV和coss_val_score有什么区别？用其中的一个就足够训练/测试我的模型了？还是两者兼用？首先，GridSearchCV获得最佳的超参数，然后是cross_val_score
浏览 7提问于2021-12-11得票数 3
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我现在像这样使用GridSearchCV和TimeSeriesSplit，所以我的数据被分割成5条简历。verbose=10, n_jobs=-1, refit=True)gsc_dataframe = pd.DataFrame(gsc.cv_results_)
我的理解是，在使用定标器时在我的整个数据集中拆分呢？如果我只是将gsc对象中的gsc变量替换为X_train --它将省略X_test，对吗？我想知道是否有适当的方法来扩展数据，同
浏览 1提问于2019-06-21得票数 1
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我试图使用GridSearchCV实现决策树分类器。在实现之后，我试图访问cv_results_.mean_train_score，但是我得到了关键错误。'min_samples_split' : [5, 10, 25, 50, 75, 150, 250, 500]}] base_estimator = DecisionTreeClassifier(class_weight='bala
浏览 0提问于2019-06-02得票数 2
我认为问题可能是我没有使用列车测试分割来创建一个延迟测试集，因为它是时间序列数据，而且我不想扰乱时间顺序。另一个可能的原因是我有7,000多个特征，但只有50个观察。我从以下代码开始(并导入了Ridge、GridSearchCV、make_pipeline、TimeSeriesSplit、numpy、熊猫等)：
pa
浏览 4提问于2022-06-26得票数 0
在阅读完之后，我决定使用GridSearchCV来选择最合适的超参数。在此之前，我已经应用了MinMaxScaler预处理。该数据集包含105个整数(每月香槟销售)。问题在于，由于某种原因，GridSearchCV没有运行(至少我认为是正确的)。当我打印模型使用的参数时，在param_list中定义的范围之外出现一些值。此外，我知道数据集对于MLP来说太小了，我们的想法是现在对模型进行编程，然后在更大的数据集中使用它。虽然，最后的数据
浏览 0提问于2019-05-21得票数 1
所以我想使用TimeSeriesSplit。pipe=Pipeline....for train_index, test_index in tss(train):
print('train:', train_
浏览 0提问于2020-01-30得票数 0
2回答
我一直在研究一种机器学习模型，目前我正在使用带有GridSearchCV的管道。我的数据是用MinMaxScaler缩放的，我使用的是带有RBR内核的SVR。我现在的问题是，我的模型已经完成了，拟合好了，并且有了一个不错的评估分数，我是否也需要为使用MinMaxScaler进行预测提供新的数据，还是只需要按原样对数据进行预测？我读过三本关于科学知识的书，但是它们都集中在功能工程和装配上。除了使用预测方法之外，它们实际上并不涉及预测步骤中的任何其他步骤。
浏览 3提问于2018-03-28得票数 3
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1回答
我试图从XGboost模型的结果中绘制MAE和RMSE。首先，我使用gridsearchcv查找参数，然后对模型进行拟合，并将eval_metrics设置为在拟合模型时打印出来： param_grid = param_search,
cv = TimeSeriesSplitvalidation_1-ma
浏览 0提问于2019-09-01得票数 1
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我正试图通过GridSearchCV找到一个最好的xgboost模型，作为一个cross_validation，我想使用4月份的目标数据。代码如下： from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import
浏览 1提问于2018-04-08得票数 2
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