時系列データの分割
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
from sklearn.model_selection import train_test_split
print(train_test_split([1, 2, 3, 4, 5], test_size=0.4, shuffle=False))- A
[[4, 5], [1, 2, 3]] - B
[[1, 2], [3, 4, 5]] - C
[[1, 2, 3], [4, 5]] - D
[[1, 2, 3, 4, 5], []]
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正解：C
時系列データでは、未来のデータで過去を予測しないよう、時間の順序で分割する。shuffle=False、または TimeSeriesSplit を使う。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.model_selection import train_tes…` | — |
| 2 | `print(train_test_split([1, 2, 3, 4, 5], test_…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [[1, 2, 3], [4, 5]] |
- A
誤り。順序が逆。
- B
誤り。評価用は 40％（2 件）。
- C
正しい。
shuffle=Falseで、順序を保ったまま、後ろの 40％ を評価用にする。 - D
誤り。分割される。
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