Hola
En primer lugar, ¿es correcto el propósito? es decir, ¿necesita su modelo para generalizar o ajustarse a sucesos específicos? Además, ¿te refieres a representar mejor el conjunto de datos, en lugar del conjunto de prueba? Espero que esto esté interpretando su enfoque correctamente.
Además, ¿series temporales o no? Estas consideraciones serían importantes al elegir, por ejemplo, los períodos de tiempo y ordenar si tiene que ver con datos financieros tales como el estado de los mercados / volatilidad, etc. Uno no puede simplemente cortar la serie temporal cuando una recesión está en marcha.
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Esto nuevamente difiere si tiene que ver con el ajuste para el concepto de canasta de bienes (generalizo aquí, sin juego de palabras). Un ejemplo es la cadena de supermercados que intenta identificar qué productos se combinan mejor con otros como parte de sus promociones, o qué colocar junto a otros productos, ya que generalmente los compran los clientes (cerveza y pañales, hmm). En este caso, tener un conjunto de validación más generalizado puede adaptarse mejor a su propósito.
El uso de la relación información / ganancia puede ayudar aquí, suponiendo que use una parte del conjunto de prueba para validar. Con no series de tiempo, puede hacer la aleatorización a través de la siembra aleatoria y tener una permutación de registros de tipo. Bastante fácil al hacer train-test-split y darle a la función una proporción de 80:20, depende de usted. Con la serie de tiempo, esto es un poco más complicado: necesita saber qué período comienza / termina, y esto significa que introduce algún tipo de sesgo desde el principio. Por otra parte, eso es lo que hace que el proceso sea interesante.
Si aún no ha construido el modelo (saltando algunos pasos), debe ver si la distribución de datos es representativa de todo el conjunto de datos: es donde se definirán las propiedades de su modelo (precisión, recuperación), por lo que trazar una distribución y ver si coincide con su conjunto de datos sería una buena idea.
