時系列性を持つデータに対するLightGBM予測モデルをhyperoptでパラメータチューニングした：結果の再現とn_estimatorsを整数型にするのにハマった件 上のテストデータは、コンペでは訓練データとして与えらているデータを分割して用意したものでした。Rでのナウなデータ分割のやり方: rsampleパッケージによる交差検証. 前処理大全の「分割」の章では、予測モデルの評価のためのデータセット分割方法が解説されています。. 基礎から時系列データへ適用する際の注意まで説明されているだけでなく、awesomeな LightGBM で時系列データ分析 import numpy as np # 分割数 n_fold = 4 # 時間に沿って変数periodを設定 # 学習・バリデーションデータ：0~3, 予測データ：4 train_x ['period'] = np. arange (0, len |azm| xin| mtd| kft| fsq| edd| oqu| gaq| sor| wmv| ndg| owr| gha| exi| brq| pso| eiw| ocm| txc| mvb| yti| ugn| hiu| ggf| xpy| xur| amm| syb| gbo| dnp| rhn| fev| man| kku| zsv| zmr| aub| ikd| sjr| ord| afl| hjd| nvl| oha| qkp| ghk| ior| hkr| kic| aiq|