Feature Engineering for Time Series Forecasting
🕰️📈💻 这篇文章讲述了如何为时间序列预测做出特征工程。通过优化数据处理和特征选择，可以提高预测模型的精度和鲁棒性。值得一读！

课程地址：https://xueshu.fun/1456
演示地址：https://www.udemy.com/course/feature-engineering-for-time-series-forecasting/

课程内容

时间序列特征工程课程介绍 🎓

欢迎来到时间序列预测的特征工程，这是最全面的预测特征工程在线课程。在本课程中，您将学习如何从时间序列数据中创建和提取特征用于预测。👨‍🏫

掌握时间序列预测的特征工程技巧 🧐

本课程涵盖了多种特征工程方法，包括从时间序列中提取特征和创建适用于现成回归模型(如：线性回归、随机森林和梯度提升机)的特征。 🤖

具体来说，您将学习到以下内容：📚

• 如何创建滞后特征
• 如何创建窗口功能
• 如何创建捕捉季节性和趋势的特征
• 如何分解具有多个季节性的时间序列
• 如何从日期和时间中提取特征
• 如何估算时间序列中的缺失数据
• 如何编码时间序列中的分类变量
• 如何识别和删除时间序列中的异常值
• 如何在创建预测特征时避免数据泄漏和前瞻性偏差
• 如何转换特征等等

挑战性的时间序列预测问题 🚀

在预测中，我们根据过去的数据对未来做出预测。最传统的情况是，我们有一系列时间序列值并希望预测未来值。然而，预测也存在一些挑战，比如如何创造有意义和可靠的特征，最大限度地利用可用的数据，提高预测准确性等等。在本课程中，您将学习到如何克服这些挑战并变成一位时间序列预测专家。 💪

标签: #时间序列预测 #特征工程 #机器学习 #Python