当我进行参数选择时，通常需要进行多次选择来进行网格搜索。例如，如果我想检查随机森林树的NumOfTrees和MaxDepth，如果第一个参数有M1个选择，第二个参数有M2个选择，那么它将搜索M1*M2种可能性。

因此，如果数据集非常大，在整个数据集上进行参数搜索的成本会很高。

我的问题是，我是否可以使用一个较小的数据集（例如，全部数据为180天，但较小数据集为30天）来进行参数搜索，并将选定的参数视为在整个数据集上也是最佳的？如果不行，它们之间会有多大差异？谢谢。

回答：

这取决于你的30天数据是否能代表整个时间段。换句话说，你的目标在输入特征上的分布应该在i)用于参数选择的30天和ii)你希望预测的未来时间段之间相似。

例如，以下情况将不适用：

你的数据可能具有某种季节性。你9月份的客户购买数据不适合调整参数来预测圣诞节期间的客户交易。通常在圣诞节期间，流量显著增加，且产品的类型/类别也非常不同。