处理数据集中的时间依赖性需要考虑事件顺序和时间的方法。当过去的数据点影响未来的数据点时，就会发生时间依赖性，例如股票价格、天气模式或用户行为日志等时间序列数据。忽略这些依赖性可能会导致模型无法泛化，因为它们假设数据点是独立的。为了解决这个问题，请关注三个方面：特征工程、数据分割和模型选择。
首先，特征工程可以显式捕获基于时间的模式。例如，您可以创建滞后特征，将变量的过去值作为预测未来值的输入。如果您要预测每日销售额，则将前 3-7 天的销售额作为特征，有助于模型识别趋势。滚动统计数据（如移动平均线或指数平滑）也可以突出显示趋势或季节性。在 Python 中，pandas 等库使用 shift() 等方法简化了滞后计算，或使用 rolling() 进行窗口计算。另一种方法是对时间相关的上下文（如星期几或一天中的小时）进行编码，以帮助模型学习重复出现的模式。
其次，数据分割必须保留时间顺序。随机分割时间序列数据可能会将未来的信息泄露到训练中，从而使性能指标具有误导性。相反，可以使用基于时间的保留等技术：在较早的数据上进行训练，并在较新的段上进行验证/测试。例如，如果您的数据集跨越 2010-2020 年，则在 2010-2018 年进行训练，并在 2019-2020 年进行测试。可以通过增量地向前滑动训练窗口（例如，前向链接）来调整交叉验证。像 scikit-learn 的 TimeSeriesSplit 这样的工具通过防止在较早的折叠中使用未来的数据来强制执行这一点。这确保了模型能够预测未见过的未来状态的能力。
最后，选择为顺序数据设计的模型。像 ARIMA 或指数平滑这样的传统方法显式地对趋势和季节性进行建模。对于复杂的模式，像循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 网络或 Transformers 这样的机器学习模型可以捕获长程依赖关系。例如，LSTM 使用记忆单元来保留随时间的上下文，使其对于像语言建模或能源需求预测这样的任务非常有效。如果正确地实现了滞后特征和基于时间的分割，则像梯度提升树这样的更简单的替代方案也可以工作。关键是将模型的结构与数据的时间性质对齐，无论是通过内置的序列处理还是工程特征。