Как здесь выбирается тестовая выборка?

Добрый день!

Пытаюсь сейчас реализовать приложение для анализа временных рядов (в частности прогнозирование количества посетителей сайта). Рассматриваю нейронные сети и SARIMAX.

По этой ссылке https://habrahabr.ru/company/n... og/339116/ наткнулся на метод обучения модели, который состоит в следующем, цитирую:

"Берем данные за полгода и сдвигаем их на неделю назад, чтобы текущая неделя, за которую данные у нас только что появились, оказалась тестовой, затем повторяем эту процедуру 8 раз. В результате средний коэффициент детерминации по тестовой выборке равен 98%, за исключением последней недели, где часто попадаются неполные и недообработанные данные, поэтому R-квадрат получается ниже — 92%"

Кто-нибудь может объяснить, как реализуется данный метод?

В первый раз сдвинули - осталась последняя неделя в качестве тестовой выборки. Это понятно.
Во второй раз сдвинули - здесь остается теперь 2 последних недели что-ли? Или оставляем предпоследнюю неделю в качестве тестовой, а последнюю отбрасываем? Ведь последнюю неделю мы уже использовали в качестве тестовой на предыдущем шаге.
Ну и т.д.

И как реализовывать в коде? Допустим записал я результаты обучения на первом шаге в переменную trainX.
На втором шаге я должен передать новые сдвинутые значения в эту же переменную, так выходит?

Может есть ссылки на подобные примеры?

0