在LSTM时间预测序列模型中怎么划分训练集和测试集通常时间节点怎么确定

在LSTM时间预测序列模型中，通常将数据集按照时间顺序划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型的参数，而测试集用于评估模型的性能。

时间节点的确定可以根据具体的应用场景和数据集的特点来选择。一种常见的方法是将数据集按照时间顺序划分为不相交的时间窗口，其中前面一部分作为训练集，后面一部分作为测试集。时间窗口的大小可以根据具体情况来确定，通常可以根据数据的周期性和趋势性来选择。

另一种方法是随机选择时间节点来划分训练集和测试集。在这种情况下，可以根据数据集的大小和特点来确定训练集和测试集的比例，通常可以将数据集的80%用作训练集，20%用作测试集。

无论是按时间顺序划分还是随机选择时间节点划分，都需要确保训练集和测试集是不重叠的，以免引入数据泄漏问题。同时，还需要确保测试集中包含了模型在实际应用中需要预测的时间范围。