时间序列预测教程 📈

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。以下是一个基础的教程指南：

🧠 核心概念

• 时间序列：按时间顺序排列的数据点集合
• 预测目标：基于历史数据推测未来值
• 常用模型：ARIMA、LSTM、Prophet

📚 学习路径

1. 入门基础

   • 时间序列数据预处理：了解如何清洗和标准化数据
   • 📌 图片：

2. 模型选择

   • ARIMA：适合线性趋势和季节性数据
   • LSTM：处理复杂非线性模式
   • Prophet：Facebook开源的易用工具
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3. 实战案例

   • 使用Python进行时间序列预测
   • 📌 图片：

🛠 工具推荐

• Python库：pandas, statsmodels, keras
• 可视化工具：Matplotlib 或 Plotly

✅ 小贴士

• 拆分训练集/测试集时，需保持时间顺序
• 特征工程可加入滑动窗口、滞后变量等
• 📌 图片：

欢迎访问 时间序列预测进阶指南 深入学习！