针对时间相关数据的机器学习模型生成

实施例生成一种机器学习（“ML”）模型。实施例接收训练数据，该训练数据包括时间相关数据以及与该时间相关数据对应的多个日期。实施例按多个日期中的两个或更多个日期对训练数据进行日期拆分，以生成多个日期拆分训练数据。对于多个日期拆分训练数据中的每个日期拆分训练数据，实施例使用一种或多种不同的比例将日期拆分训练数据拆分成训练数据集和对应的测试数据集，以生成多个训练/测试拆分。对于训练/测试拆分中的每个训练/测试拆分，实施例确定训练数据集与对应测试数据集之间的分布差异。实施例然后选择具有最小分布差异的训练/测试拆分，并使用所选择的训练/测试拆分来对ML模型进行训练和测试。