使用广义估计方程（Generalized Estimating Equation，GEE）来添加时间序列特征到机器学习方法

时间序列数据在许多领域中都非常常见，例如金融、气象、医疗等。在处理这些数据时，我们通常需要考虑到数据中的时间相关性。机器学习方法通常用于处理时间序列数据，但是它们往往忽略了数据中的时间相关性。为了解决这个问题，我们可以使用广义估计方程（Generalized Estimating Equation，GEE）来添加时间序列特征到机器学习方法中。

GEE是一种统计建模方法，用于处理具有时间相关性的数据。它通过考虑数据中的时间相关性，提供了一种有效的方式来建模时间序列数据。GEE能够通过估计广义线性模型来处理各种类型的响应变量，例如二元、连续或计数型变量。

在下面的代码示例中，我们将使用Python中的statsmodels库来实现GEE模型，并将其应用于时间序列数据的建模。假设我们有一个具有时间相关性的二元响应变量的数据集。

import statsmodels.api as sm

# 创建GEE模型对象
model = sm.GEE(response, exog<