T-cut scheme

T-cut scheme是一种用于分析时间序列数据的统计方法。该方法通过将数据分为两个部分：训练集和测试集，来评估模型的性能。在T-cut scheme中，首先将整个时间序列数据集按照时间顺序划分为若干个连续的子序列。然后，从第一个子序列开始，逐个将其作为训练集，其余子序列作为测试集，进行模型训练和性能评估。通过不断移动训练集的起始位置，可以得到不同长度的训练集和测试集，从而评估模型在不同时间段内的稳定性和泛化能力。T-cut scheme适用于各种时间序列预测任务，如股票价格预测、气象预报等。