多特征excel数据集训练集跟测试集怎么划分啊
选取数据集为某地区 2012 年 1 月 1 日—2015 年 1月 10 日的电力负荷值( 每 15 min 采样 1 次，每日 96个时刻) 、气象因素数据( 日最高温度、日最低温度、日平均温度、日相对湿度以及日降雨量)，如图所示
我（一个）应该怎么划分训练集和测试集（matlab），用回归的还是用时序的方法啊，多输入多输出么还是应该咋弄啊
如果你想用历史数据预测得到下一时刻的输出，用时序预测，如果你想用当前时刻输入得到当前时刻输出，用回归预测
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
对于多特征excel数据集的训练集和测试集的划分，一般有以下几种方式：
- 简单随机划分：将数据集随机分为训练集和测试集，一般按照 7:3 或 8:2 的比例划分。
- 分层抽样划分：对于某些特征比较重要的数据集，可以根据这些特征进行分层抽样，确保训练集和测试集中这些特征的分布比例相同。
- 时间序列划分：对于时间序列数据集，可以按照时间顺序将数据集分为训练集和测试集。一般可以选择将前 70%
80% 的数据作为训练集，后 20%30% 的数据作为测试集。
对于给定的数据集，我们可以采用时间序列划分的方式，将前三年的数据作为训练集，最后一年的数据作为测试集，具体划分方法如下：
- 将数据集按照时间顺序排序。
- 将前三年的数据作为训练集，即将 2012 年 1 月 1 日—2014 年 12 月 31 日的数据作为训练集。
- 将最后一年的数据作为测试集，即将 2015 年 1 月 1 日—2015 年 1月 10 日的数据作为测试集。
参考GPT和自己的思路，根据您提供的数据集，您可以将电力负荷值作为目标变量，将气象因素数据作为特征变量，进行回归分析。
关于划分训练集和测试集的问题，一般情况下，建议采用时间序列中较为常用的“滑动窗口法”（sliding window method）。具体来说，可以将数据集按时间顺序排列，然后根据需要设置一个固定的窗口大小，每次向后滑动一个固定的步长，取窗口内的数据作为一组样本，将其中一部分作为训练集，另一部分作为测试集。例如，可以将前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集。
对于多输入多输出问题，如果您认为不同的气象因素之间存在较大的相关性，可以考虑进行主成分分析（PCA）或因子分析等降维处理，从而减少特征变量的维度，避免过拟合问题。
总之，划分训练集和测试集的具体方法取决于数据的特点和分析目的，需要结合实际情况灵活选择。另外，由于您的数据具有时间序列特点，建议使用时序方法进行分析，例如基于ARIMA、VAR、LSTM等模型进行建模和预测。
以下是一个简单的示例代码，使用MATLAB中的trainTestSplit函数将数据集随机划分为训练集和测试集，并使用多元线性回归模型进行建模和预测。
% 读入数据集
load('dataset.mat');
% 划分训练集和测试集，比例为70%:30%
[trainInd, testInd] = trainTestSplit(size(dataset,1), 0.7);
trainData = dataset(trainInd,:);
testData = dataset(testInd,:);
% 建立多元线性回归模型
model = fitlm(trainData(:,1:5),trainData(:,6),'linear');
% 在测试集上进行预测
pred = predict(model,testData(:,1:5));
% 计算预测误差
mse = mean((pred - testData(:,6)).^2);
% 输出预测误差
disp(['Mean squared error: ', num2str(mse)]);
请注意，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。另外，如果数据集具有时间序列特征，可以考虑使用时序方法建模和预测。
- 建议你看下这篇博客👉 ：matlab划分训练集验证和测试集代码_划分数据集代码：划分测试集、训练集和验证集...
将多特征Excel数据集分成训练集和测试集的常用方法是随机抽样。以下是一个可能的步骤：
首先，确定要将多少比例的数据分配给训练集和测试集。例如，常见的选择是将数据集分成70％训练集和30％测试集。
接下来，打开Excel数据集，并选择要使用的特征列。如果有多个特征列，可以使用Excel的筛选功能来选择所需的列。
使用Excel的随机函数（如RAND）来随机分配每个样本到训练集或测试集。可以在Excel中创建一个新列，并在每个单元格中使用RAND函数生成0到1之间的随机数字。然后，使用IF函数将值小于0.7的样本分配到训练集，其余分配到测试集。
将分配到训练集和测试集的数据保存为两个单独的Excel文件。可以使用Excel的筛选功能或手动选择复制和粘贴来完成此操作。
最后，使用训练集进行模型训练，使用测试集评估模型的性能。
有没有可以参考的论文
回答参考Chatgpt和自己的思路：
首先，数据集划分通常来说有两种比较常用的方法：
一种是随机划分，随机划分是指将数据集中的样本随机分配到训练集和测试集中，也就是你可以写个程序从数据集中随机选取一些数据到训练集和测试集中，训练集和测试集中数据量的比例你也可以随机。
一种是等比例划分，等比例划分是指将数据集中的样本按照一定的比例分配到训练集和测试集中。也就是 ,比如前面60%的数据放入测试集，40% de 数据集放入到训练集