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  3. Python 中的时间序列机器学习
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道练习

一次性构建多个滚动特征

既然您已经练习了一些基础的特征工程，我们来尝试更复杂的内容。您将为时间序列数据计算一组特征，并将其随时间的变化可视化。这一流程与许多时间序列模型的工作方式类似。

说明

100 XP
  • 定义一个包含 4 个特征的列表，依次为：最小值、最大值、均值和标准差。
  • 使用我们为您定义的滚动窗口 (prices_perc_rolling)，从 features_to_calculate 计算这些特征。
  • 使用给定代码将结果随时间绘制出来，并与原始时间序列一起展示。