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1. 时间序列是什么

时间序列是一种特殊类型的数据集，其中一个或多个变量随着时间的推移被测量。

在时间序列中，观测值是随着时间的推移而测量的。你的数据集中的每个数据点都对应着一个时间点。这意味着你的数据集的不同数据点之间存在着一种关系。这对可以应用于时间序列数据集的机器学习算法类型有重要影响。

2. 时间序列模型

2.1单变量与多变量的时间序列模型

时间序列的第一个特殊性是识别数据的时间戳具有内在的意义。单变量时间序列模型是只使用一个变量（目标变量）及其时间变化来预测未来。单变量模型是针对时间序列的。多变量时间序列模型是经过调整的单变量时间序列模型，以整合外部变量。