多元时间序列特征工程的指南
使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。
简介
自回归
多变量时间序列包含两个或多个变量，研究这些数据集的目的是预测一个或多个变量，参见下面的示例。
上图是包含9个变量的多变量时间序列。这些是智能浮标捕捉到的海洋状况。
完整文章：
https://avoid.overfit.cn/post/dcb4ca4d223e4e728fb778739b69f136
使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。
自回归
多变量时间序列包含两个或多个变量，研究这些数据集的目的是预测一个或多个变量，参见下面的示例。
上图是包含9个变量的多变量时间序列。这些是智能浮标捕捉到的海洋状况。
完整文章：
https://avoid.overfit.cn/post/dcb4ca4d223e4e728fb778739b69f136
【推荐】国内首个AI IDE，深度理解中文开发场景，立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验，更懂你的AI，立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包，你的智能百科全书，全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell：AI 加持，快人一步
· 全程不用写代码，我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了，比商业数据库还牛
· .NET10 - 预览版1新功能体验（一）