终于知道如何简化时间序列的特征工程了！

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在处理时间序列数据时，时间特征往往是最基础且独特的要素，我们的目标通常是预测某种未来的响应或结果。 不过在很多情况下，除了时间特征之外，我们还能获取到一系列其他相关的特征或变量。 时间序列数据中的特征工程涉及从原始时间序列数据中创建信息丰富的特征，以提升机器学习模型的性能。 以下是时间序列数据中一些常见的特征类型： 日期时间相关特征： 这些特征是从日期时间列中提取的，如月份、日期、星期几、小时等。在时间序列中，这些特征可能包含有助于机器学习算法学习的某种影响或模式。 滞后特征： 滞后特征涉及使用时间序列的过去值作为特征。例如，你可以通过包括时间序列在先前时间步长的值作为预测因子来创建滞后特征。这允许模型捕捉时间依赖性。 窗口特征： 时间序列中的基于窗口的特征工程涉及在固 ………………………………