时间序列分析中的特征工程涉及从原始时间序列数据中选择，修改或创建其他特征 (变量) 的过程，以增强机器学习模型的预测能力。此步骤至关重要，因为原始时间序列数据可能很复杂，包含可能无法直接用于建模的模式，趋势和季节性。通过创建新功能，开发人员可以为模型提供更有意义的信息，以捕获数据的时间动态，从而增加准确预测的机会。
在时间序列的特征工程中，一个常见的做法是创建滞后特征，即使用先前的观察值作为模型的输入。例如，如果您根据过去的价格预测股票价格，您可能会创建诸如前一天 (lag_1) 、两天前 (lag_2) 的价格等功能。此外，计算滚动统计数据 (如指定窗口内的移动平均值或滚动标准偏差) 可以帮助识别并非立即明显的趋势和波动。捕获时间方面的特征，例如星期几、月份甚至节假日，也可以提供对影响目标变量的季节性效应的洞察。
时间序列中特征工程的另一个重要方面是通过集成其他数据来解决外部因素。例如，在预测电力消耗时，包括温度或湿度等天气数据可以提高模型准确性，因为这些因素会影响能源使用模式。此外，使用正弦和余弦变换对周期性特征 (如一天中的小时或一周中的几天) 进行编码可以帮助更有效地捕获时间的周期性。通过深思熟虑地制作这些功能，开发人员可以构建模型，不仅可以理解数据的历史模式，还可以更好地概括未来的预测。