5. 模型训练、评估与优化

文档摘要

模型训练、评估与优化模型训练、评估与优化在基于深度学习的时间序列预测任务中，模型训练、评估与优化是构建高性能预测系统的核心环节。本章将详细阐述如何有效地进行模型的训练、评估以及后续的优化过程，确保模型能够学习到时间序列数据中的复杂模式并做出准确的预测。 5.1 数据集划分策略合理的数据集划分是模型训练和评估的基础，它直接影响模型的泛化能力。在时间序列预测中，数据具有时间依赖性，因此传统的随机划分方法不再适用。我们需要采用能够保留时间顺序的划分策略。 5.1.1 顺序划分 (Sequential Splitting) 最常见且最符合时间序列特性的划分方法是顺序划分。我们将数据集按时间顺序划分为训练集、验证集和测试集。