例如，让我们看看零售店的销售额预测。
如果我正确理解了这个概念，那么滞后特征将是上个月 t-1 的销售额。
创建一个特征的滞后特征是否有意义/是常见的做法吗？例如上个月 t-1 的客户数和客户数。
我会担心这样做，我会过分重视不重要的功能。
滞后功能
数据挖掘
时间序列
预测建模
特征选择
特征工程
数据科学模型
2022-03-15 20:44:09
1个回答
特征的滞后值对时间序列数据有意义，这通常是时间序列分析的基础（因为自相关）。现在，你是否应该包含一个特性的滞后是一个不同的问题，一个非常依赖于数据和模型的问题，所以我们不能明确地回答这个问题。
您可能要检查的一件事是上述自相关，如果一个特征具有自相关，那么也许您应该包括滞后，但是如果没有自相关，那么滞后可能是无用的。
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