数据分析-41-时间序列猜测之呆板学习方法XGBoost

1 时间序列

时间序列数据是按特定间隔记录的观测值集合，比方每小时的天气陈诉或逐日的库存和贩卖陈诉。
时间序列为我们提供了相识汗青数据的工具，并使用它们更确定地猜测未来。
1.1 时间序列特点

在时间序列分析中，通常将时间序列分解为趋势、季节性、周期性和噪声这四个部分。
1.1.1 原始信号

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
3. import matplotlib.pyplot as plt
4. from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
6. dates = pd.date_range(start='2000-01-01'<

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