火车/ Val /测试时间LSTM

Question

我有一个数月（从1月15日至7月17日）的数据集，报告每个月的客户财务状况。我的任务是预测未来12个月每个客户的累计销售额。

我的数据集看起来像这样（这是原始数据，为了进行训练，我将创建滞后特征）

Month   CustomerID NetSales
JAN-15     A          10
JAN-15     B          10
JAN-15     C          10
FEB-15     A          10
FEB-15     B          10
FEB-15     C          10
...

如何在训练/验证/测试中进行时间分割？我可以做这样的事情吗？

• 培训->从1月15日到3月16日的所有客户/月（我每个月在 至少一次，因此模型将学习季节性模式
• VAL ->从APR-16到6月16日的所有客户/月
• 测试->从7月16日到9月16日的所有客户/月（我在这里停留是因为我花了12个月的时间来创建目标变量）

这是一致的拆分策略吗？或者，您会提出什么建议？

非常感谢， 安德里亚

Answer 1

  

这是一致的拆分策略吗？

是的，您正在尊重一个事实，您不使用验证数据来训练数据之前的数据，而是测试数据。您正在防止数据泄漏，这是正确的方法。

  

或者，您会提出什么建议？

您唯一可以更改的是火车，val，测试装置的一部分，但是您可以尝试。由于这是一个时间序列，因此您应该考虑季节性趋势，这些趋势都已包含在您的训练数据中。