问题描述
本质上，我想创建一个模型来对时间序列数据进行推断，就好像它是横截面回归一样。我发现这个article涉及到时间序列建模：回归方法，因此我认为自己的方向正确，但是我想确保自己没有犯任何明显的错误。
我有一个目标（因变量），该目标是基于调查回答的分数。分数每天更新。我对理解可以解释这些分数的输入很感兴趣。如果我确定我的目标和所有输入都是固定的，并且没有将时间序列成分作为可能导致目标泄漏的自变量包括在内，那么使用随机抽样创建模型并使用K折交叉验证来测量模型性能是否可以接受？ >
通过这种方式解决问题，我是否违反任何明确的规则？
谢谢！
解决方法
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