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本文介绍了如何使用sktime库进行时间序列预测模型的超参数调优，特别是针对KNN回归器。通过 ForecastingGridSearchCV 进行交叉验证网格搜索，寻找最优模型参数。同时，文章讨论了如何结合外生变量和EnsembleForecaster进行多元时间序列建模，利用exog变量增强预测能力。最后，比较了EnsembleForecaster和AutoEnsembleForecaster的表现，强调了模型选择和参数优化的重要性。
ts12_Multi-step Forecast_sktime_bold_Linear Regress_sMAPE MASE_warn_plotly acf vlines_season_summary : ts12_Multi-step Forecast_sktime_bold_Linear Regress_sMAPE MASE_warn_plotly acf vlines_season_summary_LIQING LIN的博客-优快云博客
Optimizing a forecasting model with hyperparameter tuning
You trained different regression models using default parameter values in the previous recipe. A common term for such parameters is hyperparameters, as these are not learned by the model but instead su
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