这样做的结果是，每个训练样本都会在不同的子网络上进行训练，从而增加了模型的鲁棒性和泛化能力。Dropout的基本思想是在神经网络的训练过程中，随机地丢弃（屏蔽）一部分神经元的输出，即将它们的权重置为零。通过dropout，网络中的神经元不再过度依赖某些特定的输入特征，因为每个神经元的输出都可能被随机屏蔽。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新的未见过的数据上表现较差的情况。总结：dropout

在机器学习中，数据增强是一种常用的技术，用于扩充训练数据集，以提高模型的泛化能力和性能。数据增强通过对原始数据应用一系列的随机变换或扰动来生成新的样本，这些新样本在统计上与原始样本相似，但具有一定的差异性。通过在训练过程中随机应用这些数据增强操作，可以生成更多的训练样本，提高模型的泛化能力。通过增加数据集的多样性，模型可以更好地学习到数据的不变性和通用特征，提高泛化能力，减少过拟合。这些方法只是数

基于采样的交叉验证（Sampling-based Cross-Validation）：传统的交叉验证方法通常是基于对数据集的固定划分，而采样-based交叉验证方法使用采样技术来产生不同的训练集和测试集。通过在交叉验证过程中尝试不同的超参数配置，并基于性能指标选择最佳的配置，可以提高模型的性能和泛化能力。通过在不同的训练集和测试集上多次训练和评估不同的模型，可以比较它们的性能，选择具有最佳性能的模

自相关性数值越接近于 1，意味着时间序列中当前值与过去值之间的关系越强，反映了数据的内在结构特征。- 如果自相关性较高，表明时间序列数据具有持久性（persistence），即当前的状态可能会持续影响未来的状态。这意味着，当当前值较高时，之前的值也倾向于较高，反之亦然。- 在回归分析中，如果一个特征与其滞后特征高度相关，可能会导致多重共线性问题，从而影响模型的稳定性和解释性。- 在某些情况下，自相

NOTE：尽管Prophet模型在许多场景下表现出色，但对于某些复杂的时间序列数据，可能需要其他更高级的模型或方法来进行建模和预测。Prophet模型的设计目标是提供一种简单且易于使用的方法，以便广泛应用于时间序列预测问题，而不需要深入了解复杂的数学和统计概念。节假日效应：Prophet模型考虑了节假日对时间序列数据的影响，用户可以提供节假日信息，并指定它们对数据的影响方式。非线性趋势：Proph

在一个典型的feedforward神经网络中，数据从输入层进入网络，通过一系列的中间层（也称为隐藏层）的非线性变换，最终到达输出层。它是一种前向传播的网络结构，其中信息沿着网络的层次结构单向传播，没有反馈连接。然后，在反向传播中，使用梯度下降等优化算法来调整网络中的权重，以最小化损失函数。在每个神经元中，输入信号通过加权求和的方式进行线性组合，然后通过一个非线性激活函数进行转换。这个非线性激活函数

LOESS是一种非参数的局部加权回归方法，它通过在每个时间点上拟合局部线性回归模型，根据距离远近对样本进行加权，从而获得平滑的季节性成分。它提供了一种有效的方法来理解和描述时间序列数据的不同成分，并为后续的分析和建模提供更准确的基础。趋势分解：在获得季节性成分后，对原始时间序列数据减去季节性成分，得到去除季节性的残差序列。残差分量：最后，将原始时间序列数据减去季节性和趋势性成分，得到残差序列，代表

在时域中，我们可以对时间序列应用各种统计分析方法，例如计算均值、方差、自相关函数等，以了解序列的平均水平、波动性和序列之间的依赖关系。我们可以通过将时域数据转换为频域数据，然后在频域中进行分析，再将频域数据转换回时域数据，以获得更全面的认识和预测。时域方法适用于分析序列的趋势和周期性行为，而频域方法适用于分析序列的频率特征和周期性成分。在时间序列预测中，时域（Time Domain）和频域（Fre

在计算EWMA时，较早的观测值所占的权重逐渐减小，而较近期的观测值所占的权重逐渐增加。较大的α值意味着较近期的观测值权重更大，相对较远的观测值权重更小，从而使得指数加权移动平均值更加敏感于最近的数据变化。初始时，可以选择给定一个初始的指数加权移动平均值（例如，取时间序列的第一个观测值作为初始值），然后使用上述公式依次计算后续的指数加权移动平均值。其中，EMA(t)表示时间点t的指数加权移动平均值，