擅长:python、mysql、java
<p>这是有原因的,但这不是一个“好”的原因。大多数已建立的预测方法都是根据一步预测误差训练模型,因为对于多步预测,它们将进行递归预测而不是任何方式的直接预测(即,对于大多数预测方法,多时间序列分割没有用)。在</p>
<p>我想这就是为什么sklearn的作者不费心。在</p>
<p>如果要使用R而不是Python,tsCV()函数将执行以下类型的时间序列拆分</p>
<pre><code>[1, 2,], [4]
[1, 2, 3], [5]
[1, 2, 3, 4], [6]
</code></pre>
<p>然而,tsCV本身并不返回时间序列分割,而是以时间序列+预测模型作为输入,返回基于CV的误差矩阵。在</p>
<p>我不知道它到底是不是按照你想要的方式来做。在</p>