Correction d’un modèle avec validation croisée mal configurée sur données temporelles

Scénario

Contexte : Un modèle de prévision est évalué via KFold classique. Le Problème : Les données temporelles sont mélangées entre passé et futur. Extrait logique actuelle : KFold(n_splits=5, shuffle=True) Contraintes : Utiliser TimeSeriesSplit. Maintenir ordre chronologique. Comparer performances avant/après correction. Livrable attendu : Corriger la stratégie d’évaluation pour garantir cohérence temporelle et fiabilité des résultats.

Compétences ciblées