免费工具 · 无需登录 · 不上传数据
时间序列训练集到底怎么切？
先算清滑动窗口后的有效样本，再按时间顺序安排训练、验证、测试和边界间隔。工具同时提示常见泄漏风险，并给出适合当前数据规模的基线顺序。
所有计算在浏览器中完成，不上传你的数据文件。
填写数据规模、窗口与预测跨度，生成按时间顺序切分的实验计划。
计算结果应该怎样使用
这里给出的是实验设计估算，不读取你的真实文件。正式建模时还要扣除缺失值、异常段和不可用特征造成的样本，并确保归一化、特征选择和调参都只使用相应训练数据。
为什么要保留验证集
如果反复查看测试集并据此改参数，测试集实际上已经参与模型选择。保留独立验证段可以先完成结构与参数比较，让最终测试结果更接近真实的未来表现。
常见问题
时间序列可以随机打乱后再切分吗？
通常不建议。预测实验应保留时间顺序，让测试段位于训练和调参之后，避免未来信息进入训练过程。
为什么原始时间点数量不等于训练样本数？
每个监督样本需要历史窗口和未来预测目标，因此可用样本约为原始点数减去窗口长度和预测跨度，再考虑边界间隔与缺失值。
验证集和测试集有什么区别？
验证集用于选择模型和超参数；测试集应在模型选择完成后再用于一次性评估泛化表现。
样本少时应该直接使用 LSTM 吗？
不一定。先比较持续值、线性模型、树模型或 SVM 等简单基线，再判断复杂网络是否带来稳定增益。