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Python时间序列预测核心是五步流程：数据准备→特征工程→模型。

Python做序列预测，核心是“数据准备→特征工程→模型选择→训练验证→预测配置”这五步。关键不在于使用多复杂的模型，而在于理解数据特性、处理好时间中断、避免未来信息泄露。一、数据时间重新：让时间序列“ “

原始时间序列常存在缺失、必须、频率不一致等问题，首先清洗和对齐。用pd.to_datetime()统一时间索引，设置DataFrame的索引用resample('D').mean()（或'H'/'M'）重采样，补全部恢复时间点恢复值谨慎用简单填充——优先考虑前向填充（ffill）或插值（interpolate(method='time')），避免避免缺陷 Z-score粗筛，再人工确认二、特征构造：把“时间”变成模型能懂的语言

机器学习模型不理解直接“2024-0 5-20”，构信息、滞后性、趋势等结构信息。基础时间特征: dt.hour， dt.dayofweek 等）后续特征：df['y'].shift(1)，shift(7)，shift(30) ——捕捉短期/周/月级依赖滑动统计：rolling(7).mean()，rolling(30).std()——刻画局部趋势与观测指标滞后增量（如diff(1)）可趋于趋势，提升平稳性（尤其对线性模型启动重要）三、模型选型与训练：LSTM合理特征已足够健全。Mureka

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立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；核心模型：预言）主流监督学习：目标），速度快、可解释性强深度学习（渠道使用）：仅当数据量大（>10万点）、多指标、强弱且其他模型明显不足时考虑。推荐PyTorch Seq2Seq或N-BEATS，不明套LSTM立即用TimeSeriesSplit（不是普通KFold）做交叉验证，防止未来信息泄露四、评估与上线：预测不是终点，而是开始

不能只看RMSE；要结合用：MAE（对异常值鲁棒）、sMAPE（相对姿势，适合量纲差异大的场景）、方向准确率（涨/跌判断正确率）画出预测 vs 实际曲线置信区间（Prophet / statsmodels）支持，树模型可用分复回归模拟）上线前做“回测”（回测）：滚动训练窗口（如用前365天训，预测第366天），连续运行半年以上，观察性能增益保存完整管道：包括scaler（可选）、特征函数生成、模型文件，用joblib或pickle，确保预测时输入格式完全一致

基本上就这些。不复杂，但每一步都容易忽略细节。真正卡住人的，往往不是模型调参，而是时间索引没横向、滞后特征切片越界、或者验证方式偷偷用了未来数据。

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