Изменения
→Валидирование и тестирование модели временного ряда
Возможным способом преодоления данной проблемы будет использование скользящего окна, как описано [https://robjhyndman.com/hyndsight/tscv/ здесь]. Эта процедура называется [[Кросс-валидация|кросс-валидацией]] временного ряда и может быть вкратце описана следующей картинкой (рис. 1), в которой синие точки обозначают тренировочный набор данных, а красные соответствующие валидационные наборы данных.<br>
Если необходимо предсказать следующие n шагов, то можно заранее кросс-валидировать 1,2,...,n шагов— n как формулу. <br> Таким образов можно также сравнить качество предсказаний для разных временных горизонтов.<br><br>
Определив лучшую модель, можно применить её ко всему обучающему набору и оценить его работу на следующем во времени наборе данных. Оценка работы может быть дана с использованием метода скользящего окна<ref>[https://wiki.loginom.ru/articles/windowing-method.html loginom: Метод скользящего окна]</ref>, который используем при кросс-валидации, но без переподсчёта параметром модели.
