lstm训练集怎么划分

在使用 LSTM 进行训练时，一般需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。划分的比例可以根据具体的情况进行调整，但一般推荐采用 6:2:2 的比例，即将数据集分为训练集、验证集和测试集，分别占总数据集的 60%、20% 和 20%。

划分数据集的目的是为了在训练过程中对模型进行验证和测试，以确保模型的泛化能力和准确性。训练集用于训练模型的参数，验证集用于调整模型的超参数和验证模型的性能，测试集用于最终评估模型的泛化能力和准确性。

在划分数据集时，需要注意以下几点：
1. 数据集的划分应该是随机的，以避免出现数据集的偏差。
2. 训练集、验证集和测试集的数据应该是互斥的，即同一个数据不应该在多个数据集中出现。
3. 对于时间序列数据，应该按照时间顺序划分数据集，即将前面的数据作为训练集，中间的数据作为验证集，后面的数据作为测试集。

具体的划分方式可以使用 sklearn 中的 train_test_split 函数来实现。