问时间序列数据分类
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Data Science用户

提问于 2016-04-21 13:29:03

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背景:我正在做一个分类项目。在这里，我根据客户过去的购买历史向他们推荐商品。

问：“时间泄漏”对培训有何影响？

比方说，我正试图预测今天为某些客户购买的商品。我只训练以前的历史，不知道今天要买什么。我的特性包括一组二进制变量，在历史上的任何一天都可以被认为是推荐(1)或不推荐(0)项(本质上充当“哑”分类器本身)。例如，这些特性之一可能是某一项是否在客户的前10名列表中，等等。

在这种情况下，是否可以在整个历史中计算前10位，并根据这个列表创建一个应用于历史上每一天的特性？当然，这将使特征从历史的第一天就有了对未来的认识。

还是有一个滑动窗口，其中的功能创建只能回顾过去是更合适的？

发布于 2017-07-11 12:06:44

我不完全理解你的例子，但是：

如果您想在某一天将您的模型投入运行/生产环境中.那么你就不应该在训练的时候允许“展望未来”。

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/11340

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