在测试和训练数据集中使用基于时间的拆分来拆分数据

Question

我知道train_test_split会随机拆分，但我需要知道如何根据时间拆分。

  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

如何根据时间分割相同的数据集作为 67% 的训练和 33% 的测试？数据集有一列 TimeStamp。

我尝试搜索类似的问题，但不确定方法。

谁能简单解释一下？

Answer 1

如果您的数据已经按时间排序，那么只需使用shuffle=False

例如：

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

Answer 2

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 scikit-learn 包中的 TimeSeriesSplit。所以主要思想是这样的，假设你根据时间戳有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

如此等等。您可以查看上面链接中显示的示例，以更好地了解 TimeSeriesSplit 在 sklearn 中的工作原理

更新 如果您有一个单独的时间列，您可以简单地根据该列对数据进行排序，然后如上所述应用 timeSeriesSplit 来获取拆分。

为确保最终拆分中 67% 的训练数据和 33% 的测试数据，请指定拆分数量如下：

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

例子

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 3

一种简单的方法..

首先：按时间对数据进行排序

第二个：

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

这使得 train_set 包含前 67% 的数据，而 test_set 包含其余 33% 的数据。

Answer 4

如果您有一个简单的数据集，其中每一行都是一个观察值（例如分类问题的非时间序列数据集），并且您想将其拆分为训练和测试，则此函数将拆分为基于训练和测试的数据集在一列日期上：

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希望用来对数据进行排序的任何类型的数组或系列。

在您的情况下，您应该调用：X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split_sorted(X, y, 0.333, TimeStamp) TimeStamp 是您拥有每个观察的时间戳信息的数组或列。