为了避免直接在 main 或 master 分支上进行开发，通常会创建一个新的分支
问gpt啥时候适合创建新分支
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- Oct 2025
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- Jul 2025
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class sklearn.model_selection.TimeSeriesSplit(n_splits=5, *, max_train_size=None, test_size=None, gap=0)
定义在 sklearn.model_selection 模块里的Python class 一个负责如何划分数据集以便“基于时间顺序评估模型”的控制器
ps. 这里的 * 表示：
它前面的参数 n_splits 是 位置或关键字参数（可以写成 tscv = TimeSeriesSplit(3) 或 TimeSeriesSplit(n_splits=3)）。
而 * 后的参数 max_train_size, test_size, gap 都是 关键字-only，只能写成 test_size=10，不能写成像 ..., None, 10 那样的位置形式。
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successive training sets are supersets of those that come before them.
superset
与普通的交叉验证方法（如 KFold、ShuffleSplit 等）相比，TimeSeriesSplit 的各个训练集是逐折累积的，即后面的训练集包含前面训练集中的所有数据（并越来越大）。
TimeSeriesSplit：用于时间序列数据，训练集随着折数增加而 不断扩张（expanding window）。也就是说：
第一折训练集仅包含最早的一批数据；
第二折训练集包含第一折的所有数据再+新增的一部分；
第三折训练集则包含前两折所有数据再+新增一部分；
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