时间序列预测和回归都是用于预测结果的技术，但它们在处理数据和建模关系的方式上有所不同。 关键区别在于时间和数据的结构所起的作用。 时间序列预测显式地对时间依赖性进行建模，其中数据点的顺序很重要，并且预测取决于过去的观察。 然而，回归侧重于识别变量之间的关系，而不管它们的顺序如何。 例如，使用历史天气数据预测明天的温度是一个时间序列问题，而根据房屋的大小和位置估算房价是一个回归任务。
数据结构和假设差异很大。 时间序列数据是连续的，并且经常表现出趋势、季节性或自相关（过去的值影响未来的值）。 像 ARIMA（自回归综合移动平均）这样的模型通过使用滞后值或差分来稳定趋势，从而明确地解释了这些模式。 诸如线性回归之类的回归模型假设观察之间相互独立，并侧重于输入特征和目标之间的相关性。 例如，预测销售额的回归模型可能使用营销支出和产品价格等变量，而时间序列模型将分析销售额在数周或数月内的变化，从而捕获诸如假日高峰之类的重复模式。
另一个区别在于评估和应用。 时间序列预测通常需要专门的验证技术，例如步进式测试，其中模型在历史数据上进行训练，并在后续期间进行测试，以模仿真实世界的预测。 MAE（平均绝对误差）或 RMSE（均方根误差）等指标在两种方法中都很常见，但时间序列也可能使用 MASE（平均绝对比例误差）等指标来与朴素预测进行比较。 相比之下，回归任务可能会优先考虑 R 平方，以衡量特征解释方差的程度。 将回归错误地应用于时间序列数据（例如，忽略时间顺序）可能会导致误导性的结果，例如，如果未对季节性趋势进行建模，则会低估未来的销售额。 开发人员必须根据问题是否本质上取决于时间或一般特征关系来选择正确的工具。