时间序列分析是机器学习中的重要领域之一，其中线性回归是一种常用的方法。在本篇文章中，我们将探讨如何使用线性回归模型对时间序列数据进行建模和预测。下面是一个示例代码，演示了如何使用Python中的Scikit-learn库实现时间序列的线性回归。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建示例时间序列数据
# 这里假设时间序列的自变量是 t，因变量是 y
t = np.array([1, 2
本文探讨了在机器学习中，如何利用线性回归模型对时间序列数据进行建模和预测。通过示例代码展示了使用Scikit-learn进行时间序列线性回归的方法，同时指出线性回归在处理具有趋势、季节性和自相关性的数据时的局限性，建议可能需要采用ARIMA、指数平滑法或神经网络等更复杂模型。
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