[Day8] 机器学习进行时间序列预测及注意事项（上）

（资料更新中，会尽快补上缺漏部分）

第八篇我们进到机器学习的范畴。

说到用机器学习模型做时间序列预测，一定马上想到把它当成回归问题对吧；
不过呢，虽然时间序列预测中用到的自回归模型，也是回归分析方法的一种，但「回归分析」和「时间序列分析」我们不能把它当成是完全相同的两件事！

为什麽呢？ 这就是我们今天第八篇的重点啦，看下去吧

今日大纲

• 不同数据形态对分析方法的影响
• 回归分析 v.s. 时间序列分析
• 如何以机器学习预测时间序列
• 适用时间序列预测的机器学习模型

不同数据形态对分析方法的影响

为什麽会说回归分析和时间序列分析不完全相同，主要是由於数据形态不同。当我们拿到一份资料集，他可能是单个时间切面的多维度资料，也可能是跨不同时间点的；当我们要预测的数据并不落在同个时间点，这两种回归所做的事情和需要的假设就不同了。