Разбейте датасет о потреблении электроэнергии на обучающую и тестовую выборки в соотношении 4:1. Возьмите данные за доступное время.
Напечатайте на экране минимальные и максимальные значения индексов выборок (уже в прекоде). Они нужны, чтобы убедиться в корректности деления.
Подсказка
Вызовите функцию train_test_split() с аргументами shuffle=False и test_size=0.2.
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = pd.read_csv('https://code.s3.yandex.net/datasets/energy_consumption.csv', index_col=[0], parse_dates=[0])
data.sort_index(inplace=True)
data = data.resample('1D').sum()
train, test = train_test_split(data, shuffle=False, test_size=0.2)
print(train.index.min(), train.index.max())
print(test.index.min(), test.index.max())
probabilities_valid = model.predict_proba(features_valid)
probabilities_one_valid = probabilities_valid[:, 1]
print(roc_auc_score(target_valid, probabilities_one_valid))