我是时间序列数据分析领域的新手。我正在尝试使用 SARIMA 模型来预测生产数据。数据中有明显的季节性模式。不幸的是，我总共只有 41 个观察值可用于构建模型。从理论上讲，我知道测试数据集应该至少占 20-30%，但由于我的数据集太小，我怀疑是否只有 30-32 次观察足以从 GRID SEARCH 中找到最佳模型？在这种情况下，我们不考虑最近的观察结果。
那么，在我的情况下，训练：测试比率应该是多少？
我是时间序列数据分析领域的新手。我正在尝试使用 SARIMA 模型来预测生产数据。数据中有明显的季节性模式。不幸的是，我总共只有 41 个观察值可用于构建模型。从理论上讲，我知道测试数据集应该至少占 20-30%，但由于我的数据集太小，我怀疑是否只有 30-32 次观察足以从 GRID SEARCH 中找到最佳模型？在这种情况下，我们不考虑最近的观察结果。
那么，在我的情况下，训练：测试比率应该是多少？