基于机器学习的多步时间序列预测 - 完整代码+数据

时间序列预测是指根据过去的观测值，对未来的时间点上的值进行预测的任务。在许多实际应用中，如股价预测、气象预报等，时间序列预测都扮演着重要角色。本文将介绍一种基于机器学习的多步时间序列预测的方法，并提供完整的代码和数据，使读者能够直接运行。

首先，我们需要准备数据集。在这个例子中，我们将使用一个包含多个时间序列的数据集。每个时间序列都包含多个连续的观测值，我们的目标是根据前面的观测值预测未来的一系列值。

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 将数据集拆分为训练集和测试集
train_size =</