对于模型参数的选择，我们通常会进行带有交叉验证的网格搜索，以测试哪些参数比其他参数更优。

这种方法对一般的训练数据是适用的，比如这个，但如果数据之间存在时间关系，比如每天的销售数据或股票数据，直接进行交叉验证是否合适？

因为交叉验证会使用kFold方法在训练数据中随机分割，这意味着对于时间序列数据，近期的日子信息会被用于训练早期的日子。

如何对时间序列数据进行参数选择或交叉验证？

回答：

是的，通常更常见的是使用回测或滚动预测方法，在这种方法中，你可以使用前N个时间段的数据进行训练，或者使用所有直到N的时间段的数据进行训练，然后在N+k期（k>=1）进行测试，或者甚至可以测试一系列未来的时间段。（例如，使用过去60个月的数据进行训练，然后预测未来12个月）。但具体细节真的取决于你使用的模型和问题领域。Rob Hyndman提供了一个具体的例子，你可以通过搜索“kaggle contest time series data cross validation”找到更多例子。

在某些情况下，按时间进行分层随机分割是有意义的。然后在训练分割上进行上述描述的滚动训练和CV评估，并在随机测试保留集上单独进行滚动测试评估。

在某些情况下，你可以进行普通的随机CV，其中时间只是另一个特征值（通常编码为多个工程化的时间特征，比如cos(2 pi hour_of_day / 24)，sin(2 pi hour_of_day / 24)，cos(2 pi hour_of_week / 168)等）。这种方法通常对像XGBoost这样的模型更有效，允许模型发现数据中的时间依赖关系，而不是在训练/测试方案中对其进行编码。