使用skforecast进行基于scikit-learn模型的时间序列预测

skforecast 使用scikit-learn回归器进行时间序列预测。 安装 $ pip install git+https://github.com/JoaquinAmatRodrigo/skforecast#master 依存关系 python> = 3.7.1 numpy的> = 1.20.1 熊猫> = 1.2.2 tqdm> = 4.57.0 scikit学习> = 0.24 特征 从任何scikit学习回归器创建自回归预测器。 网格搜索以找到最佳超参数。 网格搜索以找到最佳滞后（预测变量）。 包括外生变量作为预测变量。 介绍 时间序列是原则上按时间顺序等距排列的数据序列。 时间序列预测是使用模型根据先前观察到的值预测未来值，并且还可以选择包括其他外部变量。 使用时间序列时，几乎不需要仅预测序列$ (t+1) $中的下一个元素。 相反，最常见的目标是预测整个