Набор поездов/тестов для прогнозирования категорий (XGB для двоичной классификации) ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть данные о транзакциях пользователей по категориям за июнь, июль и август. Конечная цель — спрогнозировать категории, в которых пользователь будет совершать покупки в августе, на основе данных об их транзакциях за июнь и июль. Я планирую использовать модель XGBoost для выполнения двоичной классификации для каждой категории.
В этом случае правильно ли использовать июнь и июль в качестве обучающих данных, а август – в качестве тестовых данных?< /p>
Должен ли я включить дополнительный шаг, на котором я обучаю модель, используя июнь в качестве входных данных и июль в качестве цели, прежде чем продолжить? Меня интересует процесс обучения модели.
Кроме того, целесообразно ли использовать июльские данные для проверки?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... sification