訓練／測試切分

為了避免過度擬合，在機器學習中常見的做法是將資料切分為訓練集和測試集。 這麼做是為了確保模型能正確預測從未看過的新資料。

由於我們處理的是時間序列資料，不能使用隨機切分的方法，否則等於讓模型「知道未來」。

有一個用來列印 DataFrame 起始與結尾時間的函式 show_start_end()，它只接受一個 DataFrame 參數，並回傳一個字串。

資料已經以 environment 提供。