Zeitreihen-Cross-Validation: Techniken & praktische Umsetzung
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Zeitreihen‑Daten bilden die Grundlage für präzise Prognosen in Bereichen wie Finanzen, Einzelhandel, Gesundheitswesen und Energie.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Machine‑Learning‑Aufgaben muss bei Zeitreihen die chronologische Reihenfolge strikt beachtet werden – sonst entstehen Datenlecks und die Leistungsbewertung des Modells wird verfälscht.
Die Kreuzvalidierung speziell für Zeitreihen löst dieses Problem, indem sie Trainings‑ und Testsets so aufteilt, dass die zeitliche Integrität gewahrt bleibt.
In dem Artikel werden die wichtigsten Techniken vorgestellt und Schritt für Schritt erklärt, wie sie in der Praxis umgesetzt werden können.
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