Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La validation croisée des séries temporelles est une méthode spécifique utilisée pour évaluer le modèle des données temporelles. Contrairement aux méthodes traditionnelles de validation croisée comme le kfold, dans les séries temporelles, l'ordre des données est important et doit être respecté. Ceci implique que les données ne peuvent pas être simplement réparties de manière aléatoire en divers plis, car cela nuirait à la structure temporelle inhérente aux séries de données.
Le principe fondamental de cette méthode est de s'assurer que les points de validation proviennent d'un futur par rapport aux points d'entraînement. On avance donc de manière séquentielle à travers les séries de données, en utilisant les observations précédentes pour prédire les futures.
Par exemple : si on a une série temporelle de 10 observations chronologiques, on pourrait la valider comme suit : 1. Utiliser les observations 15 pour entraîner le modèle et les observations 6 pour valider. 2. Utiliser les observations 16 pour entraîner le modèle et les observations 7 pour valider. 3. Utiliser les observations 17 pour entraîner le modèle et les observations 8 pour valider. 4. Et ainsi de suite...
Il convient de noter plusieurs limitations de cette approche : Coût computationnel élevé : Comme chaque pas ajoute une nouvelle observation à l'ensemble d'entraînement, la validation peut devenir coûteuse en calcul. Problèmes de stationnarité : Si la distribution des séries temporelles change au fil du temps, le modèle pourrait mal généraliser, car il est formé sur des données stables alors que les conditions futures peuvent être différentes.
Pour implémenter la validation croisée pour les séries temporelles, des bibliothèques comme scikitlearn peuvent être utiles. Par exemple, la classe TimeSeriesSplit
dans scikitlearn permet de diviser les données de manière appropriée tout en respectant l'ordre temporel.
python
from sklearn.modelselection import TimeSeriesSplit
tscv = TimeSeriesSplit(nsplits=5)
for trainindex, testindex in tscv.split(data):
print("Train:", trainindex, "Test:", testindex)
Xtrain, Xtest = data[trainindex], data[testindex]
La validation croisée pour les séries temporelles est indispensable pour des prédictions robustes lorsqu'on traite des données temporelles. Elle a l'avantage de maintenir l'intégrité du processus temporel, mais son coût computationnel et les problèmes potentiels de stationnarité nécessitent une réflexion attentive.