时间序列预测实验室
创建一个综合性的时间序列预测工作台，支持多种算法（移动平均、指数平滑、ARIMA 风格、Neural Prophet）。用户可以比较模型精度、可视化调参，AI 会解释哪个模型最优及其原因。
time-seriesforecastingmachine-learningmodel-comparison
目标
- 实现多种可配置参数的预测方法
- 将数据拆分为训练集/测试集并评估预测精度（MAE、RMSE、MAPE）
- 将预测结果与预测区间叠加在实际数据上进行可视化
- 支持并排模型对比和精度排名
- 使用 AI 推荐最佳模型并解释推理过程
提示
- 从零实现指数平滑——它本质上就是加权平均
- 使用扩展窗口的交叉验证获得更稳健的精度估计
- 在预测图旁边展示残差图，帮助用户发现系统性误差