将数据集划分为训练集和测试集

两种方法都是可行的，但选择取决于你的具体需求和数据情况。

1. 单独处理每个CSV文件，划分数据集后再合并：

   • 优势： 可以在每个工况中独立进行数据集划分，确保每个工况内的训练集和测试集都是独立的。这对于某些需要特别关注每个工况的问题可能更有帮助。
   • 劣势： 如果你希望在整个数据集上训练一个模型，你需要确保合并后的数据集在类别分布上是均衡的。

2. 直接将7种工况的CSV文件合并成一个大CSV文件，再进行数据集划分：

   • 优势： 可以更方便地处理整个数据集，确保合并后的数据集在类别分布上是均衡的。这对于确保模型在各个类别上都有良好表现可能更有帮助。
   • 劣势： 在合并之前，你需要确保每个工况内部的数据集划分是足够的，否则可能导致整个数据集上的划分不够均匀。

建议的做法会取决于你对数据集的特定需求。如果每个工况的数据量足够大，且你对每个工况的模型性能要求较高，可以选择第一种方法。如果数据集相对较小，且你更关心整体性能，可以选择第二种方法。

在任何情况下，都要确保最终的训练集和测试集都是代表整个数据集的，以确保模型的泛化性。