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时间序列预测模型的决策矩阵：如何选择最适合你的模型？
介绍了一个时间序列预测模型决策矩阵，帮助根据数据特性（如数据量、趋势、季节性和外生变量）系统选择合适模型。简单数据使用均值、朴素预测或ETS，存在趋势季节性则推荐Holt-Winters、ARIMA或Prophet，有外部变量时适合ARIMAX、基于树模型或深度学习，大规模复杂数据则推荐RNN、LSTM等深度学习模型。强调从简单模型开始，结合交叉验证评估性能和实用性。
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