時間序列 前移驗證

在時間序列建模中，隨著時間的推移，**變得越來越不準確，因此，當模型可用於進一步的**時，採用實際資料重新訓練模型是一種更為現實的方法。 由於訓練統計模型並不耗時，因此，前向驗證是獲得最準確結果的最優選解決方案。

讓我們對資料進行一步向前驗證，並將其與我們之前獲得的結果進行比較。

in [333]:

在[333]中：

prediction = 

data = train.values
for t in test.values:
model = (exponentialsmoothing(data).fit())
y = model.predict()

在[335]中：

test_ = pandas.dataframe(test)

test_['predictionswf'] = prediction

在[341]中：

plt.plot(test_['t'])

plt.plot(test_.predictionswf, '--')
plt.show()

在[340]中：

error = sqrt(metrics.mean_squared_error(test.values,prediction))

print ('test rmse for triple exponential smoothing with walk-forward validation: ', error)
test rmse for triple exponential smoothing with walk-forward validation:  11.787532205759442

翻譯自:

驗證棧序列

給定 pushed 和 popped 兩個序列，只有當它們可能是在最初空棧上進行的推入 push 和彈出 pop 操作序列的結果時，返回 true 否則，返回 false 0 pushed.length popped.length 1000 0 pushed i popped i 1000 push...

驗證棧序列

驗證棧序列 輸入兩個整數序列，第乙個序列表示棧的壓入順序，請判斷第二個序列是否為該棧的彈出順序。假設壓入棧的所有數字均不相等。例如，序列 是某棧的壓棧序列，序列 是該壓棧序列對應的乙個彈出序列，但 就不可能是該壓棧序列的彈出序列。示例 1 輸入 pushed 1,2,3,4,5 popped 4,5...

驗證棧序列

對乙個空棧進行 push 和 pop 操作各 n 次，使得 1 n 每個數都被 push 和 pop 一次，n 次 push 的數按照順序形成排列 a，n 次 pop 的數按照順序形成排列 b，此時稱 a 和 b 互為 棧轉化序列 input 612 3456 5643 21output truee...