以下链接中的示例具有来自时序数据的训练和验证集。没有提到测试集。为什么没有一个，对于实时生成时间序列数据的数据集来说
，需要一个需要什么？我以 3 秒的间隔收集了 1 小时的数据。我想在它可用之前预测接下来的 30 分钟。训练/验证/测试拆分应该是什么样的？可以跳过测试集吗？
https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series
从不建议跳过测试集。在 TensorFlow 示例中，目的是演示如何使用时间序列;您可以像在验证一样在"测试集"上进行测试，但约束是测试集是完全未知的：这里我们来回答您的第二个问题。
关于测试集，在您的用例中，就像您所说的那样，测试集是动态生成的数据。
当然，您可以将初始数据集拆分为训练/价值/测试。但是，显然与您的模型"实时部署"一致的第二个测试集是在"动态生成的数据集"上进行预测=>这意味着您将实时将数据馈送到模型中。
训练-val-test 拆分取决于您希望如何创建模型：您想要使用多少时间步长(在预测下一步等时要考虑多少秒，您尝试预测多少变量，您想要预测提前多少时间步长(在您的情况下，30 分钟将是 30*60 = 1800， 因为您的数据集信号频率以秒为单位(。这是一个非常广泛的问题，更多地涉及如何为多步骤预测的时间序列分析创建数据集。