时间序列数据建模中的特征提取技巧
在大模型训练中，时间序列数据的特征提取是决定模型性能的关键环节。本文将分享几个实用的特征工程技巧，并提供可复现的代码示例。
1. 滞后特征提取
滞后特征是时间序列分析中最基础也是最有效的特征之一。我们可以通过以下方式提取滞后特征：
import pandas as pd
import numpy as np
def create_lag_features(df, column, lags=[1, 2, 3, 5]):
for lag in lags:
df[f'{column}_lag_{lag}'] = df[column].shift(lag)
return df
# 示例使用
# df = create_lag_features(df, 'sales', [1, 2, 3])
2. 滚动窗口统计特征
滚动窗口的均值、标准差、最大最小值等统计特征能有效捕捉时间序列的趋势和波动性：
import pandas as pd
def create_rolling_features(df, column, windows=[5, 10, 20]):
for window in windows:
df[f'{column}_rolling_mean_{window}'] = df[column].rolling(window=window).mean()
df[f'{column}_rolling_std_{window}'] = df[column].rolling(window=window).std()
df[f'{column}_rolling_max_{window}'] = df[column].rolling(window=window).max()
return df
3. 时间特征分解
从时间戳中提取周期性特征，如星期几、月份等，对季节性时间序列尤为重要：
# 假设df中有timestamp列
# df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
# df['hour'] = df['date'].dt.hour
# df['day_of_week'] = df['date'].dt.dayofweek
# df['month'] = df['date'].dt.month
4. 差分特征
差分能帮助消除时间序列中的趋势和季节性，使数据更平稳：
# 一阶差分
# df['diff_1'] = df[column].diff(1)
# 季节性差分
# df['seasonal_diff'] = df[column].diff(12) # 假设月度数据
注意：在实际应用中，要避免特征泄露问题，确保训练集中的特征不会包含未来信息。建议使用滑动窗口或滚动训练策略来构建特征。
这些技巧在处理销售预测、股价分析等时间序列任务时效果显著，建议根据具体业务场景选择合适的特征组合。
讨论