滞后算子:对于所有计算的指标,使用前五个滞后期(1、2、3、4、5)并将其添加到特征池中。使用该算子共获得了925个特征。滞后算子是一种常用的特征工程方法,可以将时间序列数据中的历史信息转化为特征,从而提高模型的预测能力。在实际应用中,滞后算子可以帮助我们识别时间序列数据中的趋势、季节性等重要信息,并将其作为模型的输入。


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