⏱ Как обеспечить последовательность очистки данных для временных рядов в обучающем и тестовом наборах данных с учётом разных временных окон

Для временных рядов тестовый набор обычно относится к более позднему временному окну, чем обучающий. Если распределение временного ряда изменяется, важно, чтобы шаги очистки (например, заполнение пропусков) и создание признаков (например, скользящие средние) не использовали данные из будущего.

✅ Преобразования (например, скользящее среднее) следует рассчитывать только на основе прошлых данных, используя тренировочное окно для выбора стратегии очистки, а затем применяя её к тестовому окну без перерасчёта с использованием будущих данных.

⚠️ Подводный камень

Некоторые методы очистки могут неявно использовать будущие данные. Например, если для заполнения пропусков используется медиана по всему набору данных, можно случайно использовать данные из будущего. Это приводит к утечке данных.

✅ Правильный подход — использовать историческую информацию для очистки и создания признаков, строго следуя причинной логике.

Библиотека собеса по Data Science