识别最佳滞后涉及分析过去的值如何影响当前数据。自相关函数 (ACF) 和部分自相关函数 (PACF) 图是用于此目的的常用工具。ACF显示了不同滞后的相关性，而PACF则隔离了每个滞后的影响。这些图中的显著峰值表示要包括在模型中的潜在滞后。诸如Akaike信息准则 (AIC) 或贝叶斯信息准则 (BIC) 之类的统计技术可以进一步细化滞后选择。通过比较具有不同滞后结构的模型，您可以选择具有最低AIC或BIC值的模型，这表明在复杂性和性能之间取得了良好的平衡。交叉验证是另一种有用的方法。将您的数据集划分为训练和测试子集，拟合具有不同滞后的模型，并使用均方误差 (MSE) 等指标评估其性能。像 'statsmodels' 或 'pmdarima' 这样的现代库提供了自动化滞后选择和测试的功能，使这个过程更加高效。
时间序列分析中的ARIMA模型是什么？
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嵌入如何减少内存使用？
“嵌入（Embeddings）通过以更紧凑、密集的格式表示大规模数据集，从而减少内存使用。嵌入将高维数据点的信息浓缩为低维向量。这种转换在管理和处理数据时更为简便，同时保持了进行机器学习任务或类似应用所需的基本特征。通常，高维数据（如文本或
日志和追踪在可观察性中是如何协同工作的？
日志和追踪是软件系统可观测性的两个基本组成部分，它们协同工作，为应用程序性能和行为提供全面的视角。日志是记录应用程序内发生的离散事件的记录，通常捕捉特定时间点的错误、事务或系统状态的详细信息。而追踪则跟踪请求通过各种服务的流动，展示不同组件