KeyError TimeSeriesSplit错误: sklearn：'[ 0 1 2 ...]不在索引中‘
KeyError TimeSeriesSplit错误是指在使用sklearn库的TimeSeriesSplit函数时出现的错误。该错误提示中指出索引中不存在某些值。
TimeSeriesSplit是sklearn库中用于时间序列交叉验证的函数。它将时间序列数据划分为训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。在使用TimeSeriesSplit函数时，我们需要提供一个时间序列数据作为输入，并指定要划分的交叉验证折数。
出现KeyError TimeSeriesSplit错误的原因可能是由于输入的时间序列数据中存在缺失值或者索引错误。为了解决这个错误，我们可以采取以下步骤：
- 检查输入的时间序列数据：确保数据中没有缺失值或者异常值。可以使用pandas库中的函数来处理缺失值，例如dropna()函数可以删除包含缺失值的行。
- 检查索引是否正确：确保索引是按照时间顺序排列的，并且没有重复值。可以使用pandas库中的函数来对索引进行排序和去重，例如sort_index()和drop_duplicates()函数。
- 检查交叉验证折数的设置：确保交叉验证折数的设置是合理的。如果时间序列数据较短，可能需要减少交叉验证折数，以免出现索引错误。
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KeyError TimeSeriesSplit错误: sklearn：'[ 0 1 2 ...]不在索引中‘
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因此，为了准备X和y，我执行以下操作：y = df[X_test01 = X[train_index], X[test_index]通过这样做，我得到了以下错误：
KeyError: '[ 0</e
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train: [1, 2] test: [3] (or test: [3, 4, 5, 6, 7])
train: [1, 2, 3]
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import TimeSeriesSplitfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScaler &#
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one two
0 1</em
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X= np.array([[1, 2], [3, 4], [1, <em
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