问题引入
在平时的项目中主要做的分类或者回归的问题比较多，对于时序的一些问题的建模的话，在交叉验证的这个角度应该如何去选择训练集和测试集呢？
问题解答交叉验证（CV）是一项很流行的技术，用于调节超参数，是一种具备鲁棒性的模型性能评价技术。两种最常见的交叉验证方式分别是 k 折交叉验证和 hold-out 交叉验证。那么可以很明显的看到，我们的时序问题中肯定不能用k折交叉验证，因为时序的数据是有依赖的。
目前来说主要的在时间序列建模中的交叉验证方法主要有
1.预测后一半（Predict Second Half）
这种方法如下图，只有一次训练/测试分割。它的优势是这种方法易于实现；然而，它仍然面临着任意选择测试集的局限性。前一半数据（按照时间分割的）作为训练集，后一半数据成为测试集。验证集的大小可以根据给定问题的不同而变化（例如图中的例子用一天的数据作为验证集），但是保证验证集的时间顺序在训练子集后面是非常重要的。
2.日前向链（Day Forward-Chaining）
预测后一半嵌套交叉验证方法的一个缺陷是 hold-out 测试集的任意选择会导致在独立测试集上预测误差的有偏估计。简单说就是一次太少，进行多次训练/测试分割可以解决这个问题。使用日前向链技术是一种基于前向链（Forward-Chaining）的方法（在文献中也被称为 rolling-origin evaluation（Tashman，2000）和 rolling-origin-recalibration evaluation（Bergmeir & Benitez，2012））。将每天的数据作为测试集，并将以前的所有数据分配到训练集中。简单的来说就是滑动预测，这点从图中可以明了，就不做详细的介绍了。
参考
[1]https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/102547892
[2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/38947625
[3]https://zhuanlan.zhihu.com/p/98532085
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