第一部分：利用線性回歸和決策樹來填補時間序列的數據缺口。
在時間序列分析中，缺失數據——聽起來是不是很熟悉呢？
你的數據集因為感測器故障、傳輸問題或其他維護原因而出現缺失數據，這樣的情況是不是經常發生？
缺失的數值會影響你的預測，並扭曲你的分析結果。
那麼，我們該怎麼修正這些問題呢？
傳統的方法似乎是解決方案，例如向前填充或插值——但這樣真的足夠嗎？
當你的數據有複雜的模式、非線性趨勢或高變異性時，簡單的技術就會失敗，並產生不穩定的結果。
如果有更聰明的方法來應對這個挑戰呢？
機器學習正是這樣做的：從回歸分析到K最近鄰算法，再到神經網絡，這些方法不會假設任何事情，而是能夠適應並精確地填補缺口。
好奇嗎？讓我們深入了解這些先進的方法將如何改變你的時間序列分析。
我們將使用一個你可以輕鬆生成的數據集來填補缺失數據……
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