多变量回归在时间序列机器学习中的应用

时间序列分析是指对按照时间顺序排列的数据进行建模、预测和分析的技术。它在许多领域中具有广泛的应用，例如金融市场预测、天气预报、销售预测等。多变量回归是一种在时间序列分析中常用的方法，它允许我们使用多个变量来预测未来的观测值。本文将介绍多变量回归在时间序列机器学习中的应用，并提供相应的源代码示例。

在多变量回归中，我们使用多个自变量来预测一个或多个因变量。在时间序列分析中，这些自变量可以是该时间点之前的观测值，也可以是其他相关变量的观测值。多变量回归可以帮助我们捕捉到不同变量之间的相互作用和影响，从而提高预测的准确性。

下面是一个使用Python编写的多变量回归的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成示例数据
# 假设我们有两个自变量 X1 和 X2，一个因变量 Y
X1 = np.array