Question

如何使用基于时间的拆分将数据拆分为Train和Test。

我知道train_test_split会随机拆分它如何根据时间拆分它。

  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) 
  # this splits the data randomly as 67% test and 33% train

如何根据时间将相同的数据集拆分为67％的列车和33％的测试？

数据集有一列TimeStamp。

我尝试搜索类似的问题但不确定这种方法。

有人可以简要解释

Answer 1

在时间序列数据集上，数据拆分以不同的方式进行。 See this link了解更多信息。或者，您可以尝试使用scikit-learn包中的TimeSeriesSplit。所以主要的想法就是这个，假设根据时间戳你有10个数据点。现在拆分将是这样的：

Split 1 : 
Train_indices : 1 
Test_indices  : 2


Split 2 : 
Train_indices : 1, 2 
Test_indices  : 3


Split 3 : 
Train_indices : 1, 2, 3 
Test_indices  : 4

Split 4 : 
Train_indices : 1, 2, 3, 4 
Test_indices  : 5

等等。您可以查看上面链接中显示的示例，以更好地了解TimeSEriesSPlit如何在sklearn中工作

<强>更新如果你有一个单独的时间列，你可以简单地根据该列对数据进行排序，并如上所述应用timeSeriesSplit来获得分割。

为了确保最终拆分中67％的培训和33％的测试数据，请指定拆分数量如下：

no_of_split = int((len(data)-3)/3)

示例

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4],[1, 2], [3, 4],[3, 4],[1, 2],     [3, 4],[3, 4],[1, 2], [3, 4] ])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12])
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=int((len(y)-3)/3))
for train_index, test_index in tscv.split(X):
     print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)

     #To get the indices 
     X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
     y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

输出：

('TRAIN:', array([0, 1, 2]), 'TEST:', array([3, 4, 5]))
('TRAIN:', array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), 'TEST:', array([6, 7, 8]))
('TRAIN:', array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]), 'TEST:', array([ 9, 10, 11]))

Answer 2

如果您有一个简单的数据集，其中每一行都是一个观察值（例如，用于分类问题的非时间序列数据集），并且您希望将其拆分为训练和测试，则此功能将基于训练和测试在日期列上：

import pandas as pd
import numpy as np
from math import ceil

def train_test_split_sorted(X, y, test_size, dates):
"""Splits X and y into train and test sets, with test set separated by most recent dates.

    Example:
    --------
    >>> from sklearn import datasets

    # Fake dataset:
    >>> gen_data = datasets.make_classification(n_samples=10000, n_features=5)
    >>> dates = np.array(pd.date_range('2016-01-01', periods=10000, freq='5min'))
    >>> np.random.shuffle(dates)
    >>> df = pd.DataFrame(gen_data[0])
    >>> df['date'] = dates
    >>> df['target'] = gen_data[1]

    # Separate:
    >>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split_sorted(df.drop('target', axis=1), df['target'], 0.33, df['date'])

    >>> print('Length train set: {}'.format(len(y_train)))
    Length train set: 8000
    >>> print('Length test set: {}'.format(len(y_test)))
    Length test set: 2000
    >>> print('Last date in train set: {}'.format(X_train['date'].max()))
    Last date in train set: 2016-01-28 18:35:00
    >>> print('First date in test set: {}'.format(X_test['date'].min()))
    First date in test set: 2016-01-28 18:40:00
    """

    n_test = ceil(test_size * len(X))

    sorted_index = [x for _, x in sorted(zip(np.array(dates), np.arange(0, len(dates))), key=lambda pair: pair[0])]
    train_idx = sorted_index[:-n_test]
    test_idx = sorted_index[-n_test:]

    if isinstance(X, (pd.Series, pd.DataFrame)):
        X_train = X.iloc[train_idx]
        X_test = X.iloc[test_idx]
    else:
        X_train = X[train_idx]
        X_test = X[test_idx]
    if isinstance(y, (pd.Series, pd.DataFrame)):
        y_train = y.iloc[train_idx]
        y_test = y.iloc[test_idx]
    else:
        y_train = y[train_idx]
        y_test = y[test_idx]

    return X_train, X_test, y_train, y_test

dates参数实际上可以是您要用来对数据进行排序的任何类型的数组或Series。

在这种情况下，您应该调用：X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split_sorted(X, y, 0.333, TimeStamp)，其中TimeStamp是包含有关每个观察的时间戳记信息的数组或列。

Answer 3

一种简单的方法。

首先：按时间对数据进行排序

第二：

import numpy as np 
train_set, test_set= np.split(data, [int(.67 *len(data))])

这会使trainset的数据占前67％，而test_set的数据占其余33％。

Answer 4

如果您的数据已经基于时间进行了排序，则只需使用shuffle=False

例如：

train, test = train_test_split(newdf, test_size=0.3, shuffle=False)

如何使用基于时间的测试和训练分割数据

4 个答案: