никогда не рекомендуется пропускать тестовый набор. В примере TensorFlow целью было продемонстрировать, как вы можете играть с временными рядами;Вы можете проводить тестирование на «тестовом наборе» так же, как и при проверке, с тем условием, что набор тестов совершенно неизвестен: здесь мы подходим ко второму вопросу.
Что касается тестового набора, вВаш вариант использования, как вы сказали, набор тестов - это данные, сгенерированные на лету.
Конечно, вы можете разбить ваш начальный набор данных на train / val / test. Но второй набор тестов, который, очевидно, совпадает с «динамическим развертыванием» вашей модели, заключается в прогнозировании на основе «набора данных на лету» => это означает, что вы будете передавать данные в режиме реального времени в вашу модель.
Разделение train-val-test зависит от того, как вы хотите создать свою модель: сколько временных шагов вы хотите использовать (сколько секунд нужно учитывать при прогнозировании следующего шага и т. Д., Сколько переменных вы пытаетесь использоватьпредсказать, сколько временных шагов вперед вы хотите предсказать (в вашем случае 30 минут будут 30 * 60 = 1800, поскольку частота сигналов вашего набора данных в секундах). Это очень широкий вопрос, и в нем больше говорится о том, как создатьнабор данных для анализа временных рядов для многоэтапного прогнозирования.