时间序列数据的分层交叉验证

Question

我想根据组（grp 列）进行时间序列交叉验证。在下面的示例数据中，温度是我的目标变量

import numpy as np
import pandas as pd
timeS=pd.date_range(start='1980-01-01 00:00:00', end='1980-01-01 00:00:05', 
freq='S')
df = pd.DataFrame(dict(time=timeS, grp=['A']*3 + ['B']*3, material=[1,2,3]*2,
temperature=['2.4','5','9.9']*2))

    grp material    temperature    time
0   A   1       2.4                1980-01-01 00:00:00
1   A   2       5                  1980-01-01 00:00:01
2   A   3       9.9                1980-01-01 00:00:02
3   B   1       2.4                1980-01-01 00:00:03
4   B   2       5                  1980-01-01 00:00:04
5   B   3       9.9                1980-01-01 00:00:05

我计划使用此代码添加一些基于 GRP 的滞后功能。

df.groupby("grp")['temperature'].shift(-1)
0      5
1    9.9
2    NaN
3      5
4    9.9
5    NaN
Name: temperature, dtype: object

现在我遇到的问题是，当我进行交叉验证时，我可以从 sklearn sklearn.model_selection 使用这个函数。时间序列拆分，但它不考虑组效应。谁能告诉我如何按组进行 CV 拆分（如分层拆分）？如果有帮助，我将 xgboost.cv 用于简历。

编辑：每组的时间变化。时间在组内均匀增加（每秒）

Answer 1

以下操作：

    series = Series.from_csv('yourfile.csv', header=0)
    X = series.values
    n_train = 500
    n_records = len(X)
    for i in range(n_train, n_records):
        train, test = X[0:i], X[i:i+1]
        print('train=%d, test=%d' % (len(train), len(test)))