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时间序列预测特征工程全面指南

该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南，涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法，以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明，旨在提升预测模型性能。

时间序列预测特征工程数据处理机器学习PythonGithub开源项目
访问官网GitHub

时间序列预测的特征工程 - 代码仓库

<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/33679136-4d62-47cf-8183-365c362a7b59.png" width="1500">

Python版本 许可证 https://github.com/trainindata/feature-engineering-for-time-series-forecasting/blob/master/LICENSE 赞助 https://www.trainindata.com/

2022年10月发布

持续维护中

链接

目录

  1. 时间序列数据表格化

    1. 目标变量衍生特征
    2. 外生变量衍生特征
    3. 单步预测

  2. 时间序列特征工程的挑战

    1. 训练-测试集划分
    2. 管道
    3. 多步预测
    4. 直接预测
    5. 递归预测

  3. 时间序列分解

    1. 时间序列的组成部分：趋势和季节性
    2. 乘法和加法模型
    3. 对数变换和Box-Cox变换
    4. 移动平均
    5. LOWESS、STL和多季节时间序列分解

  4. 缺失数据插补

    1. 前向填充和后向填充
    2. 线性插值和样条插值
    3. 季节分解和插值

  5. 异常值

    1. 滚动统计量进行异常值检测
    2. LOWESS进行异常值检测
    3. STL进行异常值检测

  6. 滞后特征

    1. 自回归过程
    2. 滞后图
    3. ACF、PACF、CCF
    4. 季节性滞后
    5. 使用开源工具创建滞后特征

  7. 窗口特征

    1. 滚动窗口
    2. 扩展窗口
    3. 指数加权窗口
    4. 使用开源工具创建窗口特征

  8. 趋势特征

    1. 使用时间建模线性趋势
    2. 时间的多项式特征建模非线性趋势
    3. 变点和分段线性趋势建模非线性趋势
    4. 使用基于树的模型预测带有趋势的时间序列
    5. 使用开源工具创建趋势特征

  9. 季节性特征

    1. 季节性滞后
    2. 季节性虚拟变量
    3. 季节性分解方法
    4. 傅里叶项
    5. 使用开源工具创建季节性特征

  10. 日期时间特征

    1. 从日期和时间提取特征
    2. 周期性特征
    3. 日历事件
    4. 使用开源工具创建日期时间特征

  11. 分类特征

    1. 独热编码
    2. 目标编码
    3. 滚动熵和滚动众数

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