我有一组时间序列数据。我不想使用前80%的数据进行训练，剩余20%的数据进行测试，而是希望以这种方式分割每个月的数据。数据集包含多年的数据。我希望对每个月都进行这种分割。有人知道如何使用Python中的xgboost机器学习库来实现这一点吗？

回答：

你可以尝试在train_test_split()函数中使用stratify参数。

例如，像这样：train_test_split(X, y, stratify=X['month_variable'])。

这应该能给你一个按月份分层的训练和测试分割。

如果你想要只包含某个特定月份的训练和测试集，我建议你创建不同的数据框，比如：df_jan = df.loc[df['month_variable'] == 'january']，然后进行train_test_split并构建单独的模型。

这取决于你的具体需求。