数据集按照时间线划分为训练集和测试集。
模型训练后R2能够达到1，但是测试集的R2很低，会出现负值，误差命中率也很低。
有什么解决方法
可能是你的训练集和测试集分布不一致，而你的model在训练集上又学得很充分（有点overfitting了）
你可以试着把训练集和测试混到一起shuffle一下，再split切分
另外不要使用复杂度过高的模型或者参数。
不要按时间线划分训练集和测试集。建议按时间线等比例采样或随机采样划分训练集和测试集。
例如，简单地，时间线为 t=1,2,...10000，训练集 66.7%/测试集33.3%
（1）不要：将 t=1,...6667划分为训练集，t=6668,...10000划分为测试集；
（2）而是：将 t=1,2,4,5,7,8,...,9997,9998,10000划分为训练集，将 t=3,6,9,...,9999划分为测试集；
（3）或者：将序列 R=[1,10000] 随机排列，将 t=r1,...r6667划分为训练集，t=r6668,...r10000划分为测试集.