我有一个基于TimeSeries数据框的使用Python的LinearRegression模型,但是我想构建一个函数来用扩展的时间窗口对模型进行回测。
我已经将初始开始日期保存为变量:
df_test_date = datetime(2018,1,1)
然后我创建了第一个df_train
df_train = df[df['date'] < df_test_date]
并为df_test
mask = (df['date'] > df_test_date) & (df['date'] < (df_test_date + timedelta(days=1)))
df_test = df[mask]
基本上,我想每次循环训练和测试数据框架,每次1天,即在数据框架上进行训练并在测试日进行测试,然后在数据框架上进行训练再加上额外的结果并在测试日+ 1进行测试。>
我希望我可以在for循环中包含我的训练,拟合和预测模型,然后打印诸如准确性,得分等结果。