python将数据集按顺序划分测试集和训练集，并获得训练集的输入值和输出值

以下是使用Python将数据集按顺序划分为测试集和训练集，并获取训练集的输入值和输出值的代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 设置测试集和训练集的比例
test_ratio = 0.3

# 计算测试集的大小
test_size = int(len(iris.data) * test_ratio)

# 划分测试集和训练集
X_test = iris.data[:test_size]
y_test = iris.target[:test_size]
X_train = iris.data[test_size:]
y_train = iris.target[test_size:]

# 输出训练集的输入值和输出值
print(X_train)
print(y_train)

在这个例子中，我们加载了鸢尾花数据集，并指定了测试集和训练集的比例。然后，我们计算测试集的大小，并使用Python的切片操作将数据集按顺序分成测试集和训练集。最后，我们打印出训练集的输入值和输出值。

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你可以使用sklearn库中的train_test_split函数对数据集进行划分。该函数可以按照指定的比例或数量将数据集划分为训练集和测试集。下面是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X为输入值，y为输出值
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# test_size表示测试集占总数据集的比例，random_state为随机种子，保证每次划分结果一致

# 输出划分后的训练集和测试集
print("训练集输入值：", X_train)
print("训练集输出值：", y_train)
print("测试集输入值：", X_test)
print("测试集输出值：", y_test)

其中，X_train和y_train为训练集的输入值和输出值，X_test和y_test为测试集的输入值和输出值。

请提供用ARIMA进行多变量多步预测程序，输入数据从EXCEL中读取，其中最后一列是输出变量，训练集合测试集数据按8:2分配，预测180时间步后的值

以下是一个用ARIMA进行多变量多步预测的Python程序，可以从Excel中读取多变量时间序列数据，其中最后一列是输出变量，训练集和测试集按8:2的比例分配，预测未来180个时间步的输出变量：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取Excel文件，获取多变量时间序列数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, shuffle=False)

# 对数据进行差分处理
train_diff = train_data.diff().dropna()

# 定义ARIMA模型的p、d、q参数
p = 2
d = 1
q = 2

# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(train_diff.iloc[:, -1], order=(p, d, q))
result = model.fit()

# 预测未来180个时间步的输出变量
forecast = result.forecast(steps=180)

# 将预测结果添加到测试集中
future_index = pd.date_range(start=test_data.index[-1], periods=181, freq='M')[1:]
forecast_data = pd.DataFrame(forecast, index=future_index, columns=['output'])
test_data = pd.concat([test_data, forecast_data])

# 输出预测结果
print(test_data.tail(12))

其中，`data.xlsx`是包含多变量时间序列数据的Excel文件，第一列为时间索引，其余列为多个变量的数据。程序首先读取Excel文件，然后使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集的比例为0.2，即训练集和测试集的比例为8:2，并且不打乱数据顺序。接着，对训练集进行差分处理，并定义ARIMA模型的p、d、q参数。然后，使用训练集中的输出变量训练ARIMA模型。最后，使用训练好的模型对未来180个时间步的输出变量进行预测，并将预测结果添加到测试集中。输出预测结果，其中只输出未来12个时间步的预测结果。