时间序列特征工程实战指南
在大模型训练中，时间序列数据的特征工程是决定模型性能的关键环节。本文将分享几个实用的时间序列建模技巧。
1. 滞后特征构造
滞后特征是时间序列分析的基础，能够捕捉数据的时序依赖性：
import pandas as pd
import numpy as np
df['lag_1'] = df['value'].shift(1)
df['lag_3'] = df['value'].shift(3)
df['lag_7'] = df['value'].shift(7)
2. 滚动窗口统计特征
通过滑动窗口计算统计量，能够提取数据的趋势和波动性信息：
# 移动平均
df['rolling_mean_7'] = df['value'].rolling(window=7).mean()
# 标准差
df['rolling_std_7'] = df['value'].rolling(window=7).std()
# 最大值和最小值
df['rolling_max_7'] = df['value'].rolling(window=7).max()
3. 时间周期性特征
利用时间的周期性构造特征，如星期几、月份等：
df['day_of_week'] = df['date'].dt.dayofweek
df['month'] = df['date'].dt.month
df['hour'] = df['date'].dt.hour
4. 差分特征
通过差分消除趋势和季节性：
# 一阶差分
df['diff_1'] = df['value'].diff(1)
# 季节性差分
df['seasonal_diff'] = df['value'].diff(12)
这些特征工程技巧可以有效提升大模型对时间序列数据的建模能力，建议在实际应用中结合具体业务场景进行组合使用。
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