时间序列预测Train_test_split：光伏发电量预测的训练测试集时长咨询

训练集选择 #

• 优先推荐最近6个月的数据：太阳能发电的核心影响因素（日照时长、角度、天气模式）具有明显季节性，最近6个月的数据既能覆盖完整的季节周期（比如包含夏、冬各一段典型数据），又能避免引入过于老旧的、可能因面板老化或周边环境变化（如新增遮挡物）导致的数据分布偏移，平衡了数据量和时效性。
• 对比验证3个月与全量数据：如果目标预测月的季节与最近3个月高度匹配（比如要预测7月，最近3个月是4-6月，覆盖春夏到夏季的过渡趋势），可以尝试用3个月数据训练，模型拟合速度更快；但如果季节差异较大（比如预测1月，最近3个月是10-12月，仅覆盖秋冬），6个月数据的鲁棒性会更强。全量数据（1年3个月）并非最优选择，除非你的光伏系统和周边环境完全没有变化——否则早期数据的参考价值会随着时间下降，甚至干扰模型对当前规律的学习。
• 核心原则：保留季节性特征：无论选哪种范围，训练集必须包含与预测月同季节的历史15分钟数据，这样模型才能学习到对应季节的日照规律、温度影响等关键特征。

测试集选择 #

• 首选1-2个月的同季节历史数据：比如要预测7月，就选取去年7月或同季节的其他完整月份数据作为测试集，能精准验证模型在目标季节的预测能力，避免季节差异带来的测试偏差。
• 备选4-8周的同周期数据：如果同季节的整月数据有限，可以选取最近4-8周（1-2个月）中与预测月周数对应的时间段（比如预测7月的4周，就选之前夏季的某4周连续数据），保证测试集的时间周期与预测目标高度匹配。
• 关键注意点：测试集必须与训练集完全无重叠，确保测试结果能真实反映模型的泛化能力——比如训练集用最近6个月，测试集就用再往前的1-2个月同季节数据；若用全量数据训练，则测试集需单独预留最后1个月的真实数据（训练时排除这部分）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者M.og.op.gpt