评估时间序列预测任务的数据集质量涉及检查三个关键领域：数据完整性和一致性、时间结构以及特征的相关性。首先，确保数据集中没有缺失或不规则之处。时间序列预测依赖于序列观测值，因此缺失的时间戳或不一致的采样间隔（例如，每小时数据与每日数据混杂）可能会破坏模型假设。例如，如果您正在处理每小时温度数据，但由于传感器故障，某些日期只有 10 个条目，则可能需要进行插值或填充。类似地，检查异常值或异常情况——例如由于一次性促销导致销售数据突然飙升——这可能会误导模型。像 Python 中的 pandas 这样的工具可以帮助可视化缺失并计算缺失值百分比。
接下来，分析数据的时间结构。一个好的时间序列数据集应该表现出模型可以学习的模式，例如趋势、季节性或周期。例如，零售销售数据通常具有每周季节性（周末销售额更高）和年度趋势（节假日高峰）。使用像 Augmented Dickey-Fuller 检验这样的统计检验来检查平稳性（随时间变化的均值和方差保持一致）。非平稳数据可能需要进行差分或转换。此外，确保数据集覆盖了足够长的时间跨度。仅使用三个月的销售数据来预测月度电力需求是有问题的，因为模型需要足够的周期来捕捉重复出现的模式。如果数据时间太短，请考虑生成合成数据或进行迁移学习。
最后，验证特征的相关性和质量。在多元预测中，特征必须与目标变量具有逻辑关系。例如，在预测自行车租赁时包含湿度数据可以提高准确性，但添加不相关的指标（例如，股票价格）会增加噪声。使用领域知识和相关性分析来过滤特征。此外，检查数据泄露——包含未来信息的特征，例如在今天的天气数据集中包含明天的温度。如果特征范围差异很大（例如，摄氏温度与数千美元的销售收入），则对其进行归一化或缩放。像自相关图或来自 XGBoost 等模型的特征重要性分数等工具可以帮助识别有用的预测变量。结构良好、特征干净且相关的数据集是可靠预测的基础。