tspartition
説明
tspartition オブジェクトは、データ セットの指定されたサイズに基づいて、規則的にサンプリングされた時系列データのセットを分割します。このオブジェクトは、エクスパンディング ウィンドウ交差検証、スライディング ウィンドウ交差検証、またはホールドアウト検証を使って時系列回帰モデルを検証するために学習セットとテスト セットを定義するときに使用します。学習インデックスの抽出のためにオブジェクト関数 training を使用し、テスト インデックスの抽出のためにオブジェクト関数 test を使用します。
tspartition を時系列予想に使用する例については、Perform Time Series Direct Forecasting with directforecasterを参照してください。
作成
構文
説明
c = tspartition(___,Name=Value)GapSize を使用して、各学習セットの末尾から対応するテスト セットの先頭より前までの間で除外する観測値の数を指定できます。
入力引数
名前と値の引数
プロパティ
例
エクスパンディング ウィンドウ交差検証の tspartition オブジェクトの学習セットとテスト セットに含まれる観測値を特定します。
20 個の時間依存観測値を使用して 3 つの学習セットと 3 つのテスト セットを作成します。各学習セットとそれに対応するテスト セットの間のギャップとして 2 つの観測値を指定します。
c = tspartition(20,"ExpandingWindow",3, ... GapSize=2);
3 つのウィンドウについて学習セットのインデックスを特定します。値 1 (true) は、対応する観測値がそのウィンドウの学習セット内にあることを示します。
trainWindow1 = training(c,1); trainWindow2 = training(c,2); trainWindow3 = training(c,3);
3 つのウィンドウについてテスト セットのインデックスを特定します。値 1 (true) は、対応する観測値がそのウィンドウのテスト セット内にあることを示します。
testWindow1 = test(c,1); testWindow2 = test(c,2); testWindow3 = test(c,3);
学習セットとテスト セットのインデックスを 1 つの行列に結合します。ここで、値 1 は学習観測値を示し、値 2 はテスト観測値を示します。
data = [trainWindow1 + 2*testWindow1, ... trainWindow2 + 2*testWindow2, ... trainWindow3 + 2*testWindow3];
ヒート マップを使用して異なるセットを可視化します。
colormap = lines(3); heatmap(double(data),ColorbarVisible="off", ... Colormap=colormap); xlabel("Window") ylabel("Observation") title("Expanding Window Cross-Validation Scheme")
各ウィンドウについて、赤で示されている (値が 1 の) 観測値は学習セット内にあり、黄色で示されている (値が 2 の) 観測値はテスト セット内にあり、青で示されている (値が 0 の) 観測値は無視されます。たとえば、観測値 11 は、ウィンドウ 1 ではテスト観測値、ウィンドウ 2 ではギャップ観測値、ウィンドウ 3 では学習観測値です。
スライディング ウィンドウ交差検証の tspartition オブジェクトの学習セットとテスト セットに含まれる観測値を特定します。
20 個の時間依存観測値を使用して 5 つの学習セットと 5 つのテスト セットを作成します。
c = tspartition(20,"SlidingWindow",5);5 つのウィンドウについて学習セットのインデックスを特定します。値 1 (true) は、対応する観測値がそのウィンドウの学習セット内にあることを示します。
trainWindows = zeros(c.NumObservations,c.NumTestSets); for i = 1:c.NumTestSets trainWindows(:,i) = training(c,i); end
5 つのウィンドウについてテスト セットのインデックスを特定します。値 1 (true) は、対応する観測値がそのウィンドウのテスト セット内にあることを示します。
testWindows = zeros(c.NumObservations,c.NumTestSets); for i = 1:c.NumTestSets testWindows(:,i) = test(c,i); end
学習セットとテスト セットのインデックスを 1 つの行列に結合します。ここで、値 1 は学習観測値を示し、値 2 はテスト観測値を示します。
data = trainWindows + 2*testWindows;
ヒート マップを使用して異なるセットを可視化します。
colormap = lines(3); heatmap(double(data),ColorbarVisible="off", ... Colormap=colormap); xlabel("Window") ylabel("Observation") title("Sliding Window Cross-Validation Scheme")
各ウィンドウについて、赤で示されている (値が 1 の) 観測値は学習セット内にあり、黄色で示されている (値が 2 の) 観測値はテスト セット内にあり、青で示されている (値が 0 の) 観測値は無視されます。たとえば、観測値 9 ～ 11 は、ウィンドウ 2 ではテスト観測値、ウィンドウ 3 では学習観測値です。学習セット サイズ、テスト セット サイズ、ステップ サイズ、およびスライディング ウィンドウを作成するための方向の既定値が原因で、tspartition では一部の最も古い観測値 (1 および 2) がどのウィンドウでも使用されません。
ホールドアウト検証のために tspartition オブジェクトの学習セットとテスト セット内にある観測値を特定します。
20 個の時間依存観測値の 25% を使用してテスト セットを作成します。残りの観測値は、対応する学習セット内にあります。
c = tspartition(20,"Holdout",0.25);テスト セットのインデックスを特定します。
testIndices = test(c);
ヒート マップを使用して観測値の 2 つのセットを可視化します。
h = heatmap(double(testIndices),ColorbarVisible="off"); h.XDisplayLabels = ""; ylabel("Observation") title("Holdout Validation Scheme")
薄い青で示されている (値が 0 の) 観測値は学習セット内にあり、濃い青で示されている (値が 1 の) 観測値はテスト セット内にあります。時系列データのホールドアウト検証方式では、最新の観測値 (この場合は、観測値 16 ～ 20) はテスト セット内にあります。
バージョン履歴
R2022b で導入
