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。
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。
时间序列里最有用的特征往往很朴素：
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。
没有万能模型，匹配实际更关键：
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。
时间序列最常见错误是用随机交叉验证。正确做法是：
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。
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