深度学习时间序列预处理教程

深度学习在时间序列分析中的应用越来越广泛，而预处理是确保模型性能的关键步骤。以下是关于深度学习时间序列数据预处理的一些基础教程。

预处理步骤

1. 数据清洗 🧹

   • 处理缺失值
   • 识别和处理异常值

2. 特征工程 🛠️

   • 创建时间特征
   • 特征缩放

3. 数据可视化 📊

   • 使用时间序列图了解数据分布

实践案例

以下是一个本站链接，您可以了解更多关于时间序列数据预处理的实践案例。

深度学习时间序列数据处理实践

图片示例

时间序列图

特征工程示例