我在使用sklearn中的Timeseriessplit函数来创建训练和测试集，以便对时间序列进行交叉验证。例如，计划使用前n-1个数据点进行训练，使用第n个数据点进行测试。由于这是时间序列，拆分必须始终按顺序进行。然而，我不明白为什么示例中的数据集X要按以下格式排列：
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplitimport numpy as npX = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])y = np.array([1, 2, 3, 4])tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=3)print(tscv) for train_index, test_index in tscv.split(X): print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index) X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])这种数据准备背后的逻辑是什么？我已经阅读了页面上的说明，但仍然不理解。
回答：
通常在时间序列数据中，你希望基于X[0:t-1]的数据来预测y[t]。sklearn.model_selection.TimeSeriesSplit方法似乎接受一个完整的时间序列X作为参数，大小为N（其中N是不同时间步骤的实例数），以及每个时间步骤对应的标签y。然后，X的形状是(4,2)，因为我们有四个不同时间步骤的实例，每个实例有2个特征。
我们如何解释这两个特征可能会有争议：
- 我们可以认为每个实例是在特定时间点的一个样本，拥有一组特征。或者…
- 我们可以认为每个实例是一组时间点，定义了实例本身在一个时间间隔内的特征。
两种选项对我来说似乎都是正确的。尽管我们可能会以不同的方式解释X的结构，但这里的关键是TimeSeriesSplit如何分割数据，避免测试数据实例来自训练数据实例的先前时间步骤。
