特別なケース：自己回帰モデル

単一の時系列を時間シフトした特徴量を作成できたので、ここからは自己回帰（auto-regressive）モデルを学習します。これは回帰モデルの一種で、入力特徴量が出力の時系列データを時間シフトしたものになります。つまり、同じ時系列の過去の値から現在の値を予測します（このため自己回帰と呼ばれます）。

このモデルの係数を調べることで、時系列に繰り返し現れるパターンを探ったり、どれくらい過去のデータポイントが将来の予測に効いているかを把握できます。