时间序列预测核心在于数据准备、特征构造和模型对齐时间逻辑。需严格时间对齐（滑动窗口切片、TimeSeriesSplit交叉验证）、注入业务节奏的特征工程（时间特征、滚动统计、外部变量）、分层建模（ARIMA→XGBoost→TCN/Informer）及滚动评估（Rolling Forecast Origin、MASE、置信带）。
时间序列预测在机器学习项目中，核心不在于堆模型，而在于“数据怎么准备、特征怎么构造、模型怎么对齐时间逻辑”。跳过这三步直接套LSTM或Prophet，大概率跑不通或效果差。
时间序列不是普通表格数据——它的顺序不能打乱，样本之间有严格时序依赖。关键操作是滑动窗口切片：
单纯加lag_1、lag_7太单薄。真实场景中，周期性、突变点、外部变量才是提升的关键：
从简单到复杂推进，每一步都可评估、可解释：
传统驾校预约方式步骤繁琐，效率低下，随着移动互联网科技和5G的革新，驾校考试领域迫切需要更加简洁、高效的预约方式，便捷人们的生活。因此设计基于微信小程序的驾校预约系统，改进传统驾校预约方式，实现高效的驾校学校预约。 采用腾讯提供的小程序云开发解决方案，无须服务器和域名。驾校预约管理：开始/截止时间/人数均可灵活设置，可以自定义客户预约填写的数据项驾校预约凭证：支持线下到场后校验签到/核销/二维码自
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真实部署不是预测“下一点”，而是持续滚动预测。评估也要匹配这个逻辑：
基本上就这些。不复杂但容易忽略——真正卡住项目的，往往不是模型调参，而是时间切片没对齐、节假日特征没编码、或者测试集偷偷混入了未来数据。
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