时间序列预测是机器学习中常见的任务，广泛应用于金融、气象、销售等领域。通过分析历史数据，模型可以学习趋势、季节性和周期性模式，从而对未来值进行预测。
核心概念 🧠
- 时间序列：按时间顺序排列的数据点集合（如每日股价、月度销售额）
- 预测目标：基于历史数据推断未来值
- 关键特征：
- 趋势（长期变化方向）
- 季节性（周期性波动）
- 外部因素（如节假日、市场事件）
常用算法 📊
| 算法类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| ARIMA | 经典统计模型，适合线性趋势 | 经济指标预测 |
| LSTM | 深度学习模型，捕捉长期依赖 | 股票价格预测 |
| Prophet | Facebook开发，处理季节性和节假日 | 销售预测 |
实战教程 📚
扩展阅读 📖
工具推荐 🛠
- 📈 Matplotlib：数据可视化
- 🧠 TensorFlow/PyTorch：深度学习框架
- 📊 Statsmodels：统计模型分析
注意事项 ⚠
- 数据预处理是关键（平稳性检验、缺失值处理）
- 模型评估需使用时间序列交叉验证
- 避免过拟合（可使用早停机制）