1、利用Python进行时间序列机器学习入门

利用Python进行时间序列机器学习入门

时间序列在工业和研究领域无处不在，如医疗保健、能源、金融、用户行为和网站指标等。准确地对时间序列进行建模和预测至关重要，具有重大的经济意义。本文将介绍时间序列的基本概念、不同学科中时间序列研究的历史、Python在时间序列分析和机器学习中的应用，以及如何安装相关的Python库。

1. 什么是时间序列？

许多学科，如金融、公共管理、能源、零售和医疗保健等，都以时间序列数据为主。微观和宏观经济学的很大一部分依赖于应用统计学，尤其侧重于时间序列分析和建模。以下是一些时间序列数据的例子：
- 股票指数的每日收盘价
- 每周疾病感染人数
- 每周火车事故数量
- 每日降雨量
- 传感器数据，如每小时的温度测量值
- 每年的人口增长
- 公司多年来的季度收益

时间序列可以定义为按时间顺序排列的一系列数据点，也可以看作是随机过程的结果。正式地，时间序列可以用两种方式定义：
- 作为从时间域到实数域的映射：$𝑥: 𝑇→ℝ^𝑘$，其中$𝑇⊆ℝ$ 且$𝑘∈ℕ$。
- 作为随机过程：${𝑋_𝑡}_{𝑡∈𝑇}$，这里$𝑋(𝑡)$ 或$𝑋_𝑡$ 表示随机变量X在时间点t的值。

如果T是实数集，则是连续时间随机过程；如果T是整数集，则称为离散时间随机过程，通常写作${𝑋_𝑛}$。由于时间是数据集的主要索引，时间序列数据集描述了世界随时间的变化，常涉及过去如何影响现在或未来的问题。随着监测和数据收集的增加，需要将统计和机器学习技术应用于时间序列，以预测和表征复杂系统或系统内组件的行为。预测未来是处理时间序列的重要部分，称为预测。