问题描述
我正在考虑使用 h2o 的 AutoML 功能对不同的模型算法进行基准测试，但我希望使用自定义交叉验证策略来实现。根据目前的文档，我了解到 AutoML 默认的 CV 方法是传统的 K-Fold CV。
但是，我正在考虑执行 Forward next day CV 方法来复制数据的每日再训练。例如，假设我有 100 天的数据：
- 对于第一次迭代，我将从第 1 天到第 80 天对其进行训练，并为第 81 天的预测评分
- 对于第 2 次迭代，我将从第 1 天到第 81 天对其进行训练，并为第 82 天的预测评分
- 对所有剩余天数重复此过程，验证分数基于从第 81 天到第 100 天的预测。
是否可以在 h2o 包的 Python 或 R 版本中做到这一点？
提前致谢！
解决方法
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