时间序列正则化是指用于防止预测或分析时间相关数据的模型过度拟合的技术。在时间序列分析中，当模型不仅捕获数据中的基本模式，还捕获噪声或随机波动时，就会发生过度拟合。当模型应用于新的、看不见的数据时，这可能导致性能不佳。正则化通过在训练阶段添加

使用自动机器学习（AutoML）处理大规模数据集可能会面临一些挑战，开发人员需要考虑这些挑战。首先，一个主要问题是计算资源的需求。AutoML工具通常需要显著的处理能力和内存来处理大量数据，尤其是在执行超参数调优或模型选择等任务时。例如，如

描述性和预测性时间序列分析在理解和预测数据方面有不同的目的。描述性分析侧重于总结过去的数据，以确定模式、趋势和其他特征。它回答诸如 “发生了什么？” 或 “潜在模式是什么？” 之类的问题。例如，开发人员可能会分析网站流量数据，以确定高峰使用