sklearn 时间序列

Scikit-learn（sklearn）是一个流行的Python机器学习库，但是它不是一个专门用于时间序列分析的库。它包含了一些常见的时间序列预处理和模型选择工具，但是在时间序列建模方面，sklearn的功能还比较有限。

在sklearn中，可以使用一些预处理工具来处理时间序列数据，例如时间序列切分、滑动窗口等。同时，sklearn还提供了一些模型选择工具，例如交叉验证、网格搜索等。

在sklearn中，可以使用一些回归模型来建立时间序列模型。例如，可以使用线性回归、岭回归、Lasso回归等。此外，也可以使用决策树、随机森林等集成学习模型来建立时间序列模型。

但是需要注意，这些模型可能并不适用于所有的时间序列数据，因为时间序列数据通常具有自相关性和非平稳性等特点，需要使用一些专门的时间序列建模工具来处理。因此，在使用sklearn进行时间序列建模时，需要根据具体情况选择合适的预处理工具和模型。