时间序列分析中的特征选择是指从序列数据中识别并保留最相关的变量或模式，以构建高效、准确的模型。时间序列数据，例如传感器读数、股票价格或天气测量值，具有时间顺序，这使其与横截面数据不同。特征选择通过关注有意义的信号，有助于减少噪声、避免过拟合并提高计算效率。例如，在预测能源消耗时，特征可能包括过去的消耗值、温度或一天中的时间指标。选择正确的子集可以确保模型不会被不相关或冗余的数据拖慢。
一个主要的好处是降低模型复杂度。时间序列通常涉及滞后变量（例如昨天的温度）或滚动统计量（例如 7 天平均值）。包含过多的滞后或重叠特征可能会产生多重共线性，即变量之间高度相关，从而降低模型性能。例如，对每日销售预测使用 30 个滞后值可能会引入噪声；选择与未来销售实际相关的最重要的 5-10 个滞后值可以提高准确性。特征选择还可以加快训练速度，这对于大型数据集或欺诈检测等实时应用至关重要。开发者可以通过排除预测能力最小的特征，例如不相关的外部因素（例如零售销售模型中的月相），来避免不必要的计算。
常用的技术包括统计方法（例如，自相关分析以识别显著滞后）、正则化（例如，Lasso 回归以惩罚不相关特征）和自动化方法（例如，递归特征消除）。领域知识也发挥着作用：构建交通预测模型的开发者如果历史模式显示出更强的时间趋势，可能会优先考虑一天中的时间而非天气数据。然而，需要小心避免移除对于捕捉季节性或突变至关重要的特征。例如，在零售预测中排除假日指标可能会导致在旺季预测不佳。通过平衡统计严谨性与领域见解，特征选择确保模型既可解释又稳健。