时间序列预测应从真实小任务入手边做边学，用Python快速搭建基础模型，重视特征工程与数据特性匹配，避免信息泄露。
时间序列预测不是先学完所有机器学习理论才动手，而是从一个真实的小任务开始——比如用过去30天的气温预测明天温度——边做边补基础，效果最好。
用Python快速跑通第一个预测模型
别卡在环境配置上。安装好 pandas、scikit-learn 和 statsmodels 就够起步。读入CSV数据后，先用 df['value'].plot() 看趋势和周期性；用 pd.plotting.autocorrelation_plot() 判断是否适合用ARIMA；接着用 train_test_split 按时间顺序切分（不能随机打乱），训练一个简单线性回归或 Prophet 模型，跑出第一个MAE值。这一步目标不是最优结果，而是建立“数据→特征→模型→评估”的完整链路感。
特征工程比换模型更重要
时间序列里最有用的特征往往很朴素：
- 滞后项（lag_1, lag_7, lag_30）直接反映惯性
- 滑动统计量（7天均值、14天标准差）刻画局部变化节奏
- 时间特征（小时、星期几、是否节假日）捕获周期规律
- 外部变量（如天气预报、促销标记）常带来质的提升
注意：滞后特征要避免未来信息泄露，测试集的滞后值只能来自训练集或已知历史。
选模型看数据长度和业务需求
没有万能模型，匹配实际更关键：
- 数据少（
- 数据中等（500–10k）、多变量 → 用XGBoost/LightGBM，加时间特征后效果稳定
- 数据长、高频率（分钟级）、有复杂依赖 → 考虑N-BEATS或TCN，但需GPU和更多调优耐心
深度学习模型不是默认首选。很多业务场景下，一个带合理特征的LightGBM比LSTM更鲁棒、更快、更好解释。
验证方式必须严格按时间逻辑
时间序列最常见错误是用随机交叉验证。正确做法是：
- 滚动预测（Walk-forward validation）：每次用前N天训模型，预测第N+1天，再把真实值加入训练集，继续滑动
- 多步预测时，避免“一步到位”式训练；改用递归预测或直接多输出结构
- 评估指标选MAPE或sMAPE（对量纲敏感），慎用RMSE（易被异常值带偏）
如果模型在滚动验证中误差逐轮上升，说明它没学到稳定模式，该回头检查特征或数据质量。
基本上就这些。不复杂但容易忽略——真正卡住人的，从来不是算法本身，而是数据怎么准备、结果怎么验证、误差从哪来。跑通一次，再回头看公式，全懂了。
