import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing# 读取数据data = pd.read_csv('car_sales.csv', index_col='Month', parse_dates=True)data.index.freq = 'MS'# 拆分训练集和测试集train = data.iloc[:-12]test = data.iloc[-12:]# 构建Holt-Winters季节性模型model = ExponentialSmoothing(train, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit()# 对测试集进行预测pred = model.forecast(12)# 绘制预测结果和实际值plt.figure(figsize=(10, 4))plt.plot(train.index, train.values, label='Training Data')plt.plot(test.index, test.values, label='Testing Data')plt.plot(pred.index, pred.values, label='Predicted Data')plt.title('Car Sales Forecast with Holt-Winters Model')plt.legend(loc='best')plt.show()我希望将前12个作为测试集，剩下的作为训练集，怎么改

要将前12个作为测试集，剩下的作为训练集，只需要修改数据拆分部分的代码即可。以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing

# 读取数据
data = pd.read_csv('car_sales.csv', index_col='Month', parse_dates=True)
data.index.freq = 'MS'

# 拆分训练集和测试集
test = data.iloc[:12]
train = data.iloc[12:]

# 构建Holt-Winters季节性模型
model = ExponentialSmoothing(train,
                             trend='add',
                             seasonal='add',
                             seasonal_periods=12).fit()

# 对测试集进行预测
pred = model.forecast(12)

# 绘制预测结果和实际值
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(train.index, train.values, label='Training Data')
plt.plot(test.index, test.values, label='Testing Data')
plt.plot(pred.index, pred.values, label='Predicted Data')
plt.title('Car Sales Forecast with Holt-Winters Model')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

在此示例中，我们使用了`iloc`方法来根据索引位置选择前12个样本作为测试集，剩下的作为训练集。注意，我们需要先选择测试集再选择训练集，因为`ExponentialSmoothing`模型需要至少一个完整的季节周期的数据才能进行拟合。