时间序列预测：单变量回归

时间序列预测：单变量回归

时间序列是指按照时间顺序排列的数据点的集合。在许多实际应用中，我们需要对时间序列数据进行预测，以便了解未来的趋势和模式。单变量回归是一种常见的时间序列预测方法，它使用过去的观测值来预测未来的数值。本文将介绍如何使用机器学习技术进行时间序列的单变量回归预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入一些必要的库，包括NumPy、Pandas和Scikit-Learn。NumPy和Pandas用于数据处理和操作，而Scikit-Learn提供了机器学习算法的实现。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics <