こんばんは。時系列データの交差検証について教えてください。例えば2017年1〜9月のデータがあり、10月の日別のPV数を予測したい場合、1〜9月のデータをtrain(1〜8月)とvalid(9月)に分けてholdoutCVや、先日ブログでご紹介されてたslidingwindowなどで交差検証するかと思います。その時、10月の日別のPV数を予測するとしたら、1〜8月のデータで作ったモデルで予測すべきなのでしょうか。1〜9月のデータで予測(ハイパーパラメータはtrainとvalidの結果で調整)していいものなのでしょうか。ご教授いただければ幸いです。

明らかに正答のない問いなので完全に単なる提案になりますが、自分なら1-8月のデータで学習したモデルのうち9月のデータでCVして最も精度の良かったものを選んで、改めて2-9月のデータで学習させた等価なモデルで10月のデータを予測させます

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