RollingoriginValidierung
RollingoriginValidierung, auch Rolling-Origin-Validierung oder rolling-origin cross-validation genannt, ist eine Methode der Zeitreihen-Kreuzvalidierung. Sie dient der realitätsnahen Schätzung der Vorhersagegenauigkeit, indem der Forecast-Origin schrittweise nach vorn verschoben wird und das Modell jeweils mit einem zeitlich aufeinanderfolgenden Trainingssatz trainiert wird.
Bei der Vorgehensweise beginnt man mit einem initialen Trainingsfenster aus historischen Beobachtungen. Für jeden Schritt wird
Zweck ist es, die Haltbarkeit von Forecast-Modellen unter realistischen Bedingungen zu prüfen, insbesondere unter Nicht-Stationarität oder
Varianten: Expanding-window rolling origin (rollender Ursprung mit wachsendem Fenster); Rolling-window oder Sliding-window (festes Fenster, älteste Beobachtungen
Metriken wie MAE, RMSE, MAPE dienen der Messung der Fehler. Wichtige praktische Aspekte sind ausreichend viele
In der Praxis wird RollingoriginValidierung in R etwa mit der tsCV-Funktion des forecast-Pakets umgesetzt; in Python