时间序列预测核心在于合理预处理、贴合时序的特征构造、按时间顺序划分数据及渐进式模型验证；需确保时间索引规范、禁用未来信息、滚动验证真实模拟落地场景。
时间序列预测在Python AI项目中，核心是把历史数据按时间顺序建模，让模型学会“看过去、猜未来”。关键不在于堆砌复杂模型，而在于数据预处理是否合理、特征是否贴合时序特性、验证方式是否真实反映落地效果。
一、数据准备与清洗
原始时间序列常含缺失值、异常点、非等距采样等问题，直接喂给模型会严重干扰学习：
- 用 pandas.read_csv(..., parse_dates=['time_col'], index_col='time_col') 确保时间列为DatetimeIndex，便于后续重采样和切片
- 缺失值优先用前向填充（ffill）或线性插值（interpolate(method='time')），避免简单均值填充破坏趋势
- 用箱线图或Z-score检测异常点，对单点突刺可做局部中位数替换，避免整段删除
- 若原始频率不统一（如混有分钟级和小时级记录），先用 resample('H').mean() 统一为固定周期
二、构造时序特征与目标变量
模型无法直接理解“时间”，需人工构造能表达动态规律的特征：
- 基础滞后特征：用 df['value'].shift(1)、.shift(7) 构造t-1、t-7等历史值，作为输入X；目标y通常是 df['value'].shift(-1)（预测下一时刻）
- 滚动统计：添加 df['value'].rolling(window=5).mean()、.std() 等滑动窗口特征，捕捉局部平稳性
- 时间结构编码：将日期拆解为 hour、dayofweek、is_weekend、month_sin/cos 等周期性数值特征，帮助模型识别日/周/年模式
- 注意：所有特征构造必须严格用“过去信息”生成，禁止使用未来值（如用整个序列算全局均值再填充），否则会导致未来信息泄露
三、划分训练集与验证集（按时间顺序）
时间序列不能随机打乱切分，否则模型会在“看到未来”的前提下拟合过去——这在实际部署中完全失效：
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- 用 train = df.loc[:'2023-06-30']、val = df.loc['2023-07-01':'2023-08-31'] 按时间戳硬切分
- 推荐用 TimeSeriesSplit（来自sklearn）做多轮滚动验证，例如5折中每折训练集不断增长，验证集始终在训练之后
- 测试集务必保留一段完整、未参与任何训练/调参的时段（如最后30天），用于最终效果评估
四、模型选择与训练要点
从简单到复杂逐步验证，避免一上来就上LSTM却连baseline都跑不赢：
- 先跑Prophet（Facebook开源）或ARIMA（statsmodels），它们自带趋势+季节分解，适合快速验证业务基线
- 用XGBoost/LightGBM时，把滞后特征+时间特征当普通表格数据训练，速度快、可解释性强，适合中短期预测（h
- 若用LSTM/GRU，输入必须是三维数组（样本数×时间步长×特征数），注意归一化用 MinMaxScaler（而非StandardScaler），且fit只在训练集上做
- 所有模型训练时，loss选MAE或Huber Loss更鲁棒（比MSE对异常值不敏感），评估指标建议同时看MAE、RMSE、MAPE
基本上就这些。真正卡住项目的，往往不是模型本身，而是数据切分逻辑错、特征用了未来值、或者验证方式没模拟真实推理场景。把这四步理顺，80%的时间序列预测任务就能稳住底盘。
