“AutoML，即自动机器学习，在数据预处理过程中发挥了重要作用，通过自动化多个通常需要数据科学家或分析师手动干预的步骤来简化工作。预处理是机器学习流程中的关键阶段，因为它涉及到对原始数据的准备，以确保数据适合模型训练。数据清理、处理缺失值

时间序列分析中的集成方法是指将多个预测模型组合在一起以增强总体预测准确性的技术。集成方法不依赖于单个模型，而是聚合来自多个不同模型的预测，利用它们的优势，同时减轻它们的弱点。这种方法在时间序列数据中特别有用，其中模式可能是复杂和嘈杂的。通过

自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 模型是统计和数据分析中使用的两种类型的时间序列模型，用于根据过去的观察来理解和预测未来值。它们之间的关键区别在于它们如何利用历史数据: AR模型使用预测变量的过去值，而MA模型使用过去的预测误差或 “