数据集划分后进行的预测是长期预测嘛

如果十年数据，划分成7:3的训练集和测试集，那预测模型是预测后三年的数据吗

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7798731
• 这篇博客也不错, 你可以看下【脑电数据十折交叉验证】实现对数据自动划分训练集与测试集得出平均分类准确率
• 除此之外, 这篇博客: 【机器学习】决策树案例一：利用决策树进行年龄与音乐类型喜好分类预测中的 利用决策树进行年龄与音乐类型喜好分类预测 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• • 1 利用决策树进行年龄与音乐类型喜好分类预测
  • • 1.1 导入模块与加载数据
    • 1.2 划分数据
    • 1.3 模型创建与训练
    • 1.4 模型应用
    • 1.5 模型可视化
    • 1.6 数据核验
  
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• 您还可以看一下 邱石老师的10分钟实现微信小程序支付功能课程中的 新21~支付成功没有收到回调导致订单状态错误小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  问题: 在数据集划分过程中，预测模型是否适用于进行长期预测？举例来说，如果将一个包含十年数据的数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集，那么预测模型是否适用于预测未来三年的数据？

  回答: 首先需要了解训练集、验证集和测试集的作用，训练集用于建立模型，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的泛化能力。根据常规做法，应该将未来3年的数据作为validate和test数据集，将过去7年的数据作为train数据集。因为我们希望用已知的历史数据来建立模型，并让模型对未知的未来数据进行预测，为了保证模型能够更好地适应未来的数据，应该使用未来的数据来评估模型的泛化能力。 但如果硬要将已知的历史数据按照7:3的比例划分成训练集和测试集，并用训练集构建模型对测试集进行预测，那么可能会存在过拟合现象，即模型在训练集上表现出色，但在测试集上表现欠佳。这是因为模型建立在训练集上，可能会过度拟合训练集数据的特征，导致无法很好地泛化到未见过的测试集数据。同时，如果测试集数据和训练集数据在时间上没有交集，模型对未来数据的预测能力就可能不足。 因此，建议按照常规做法，将未来的数据集作为验证集和测试集，将过去的数据集作为训练集。根据数据集的不同，在建模过程中可以采用一些特征转换的方法来处理时间序列、连续型和离散型特征，以提高模型的预测能力。具体可以根据实际情况选择合适的特征工程方法，如时间序列中的分离和衍生特征、连续型特征的标准化、归一化和分箱处理、离散型特征的独热编码、顺序编码和平均数编码等等。最后，可以使用一些经典的机器学习模型或深度学习模型进行建模，并通过验证集和测试集的表现来评估其预测能力和泛化能力。如果有需要，可以进一步对模型进行优化和调整，以获得更好的预测结果。