再见One-Hot！时间序列特征循环编码火了！

当训练时间序列机器学习模型时，重要的时间特征包括小时、星期、月份以及一周或一年的时间。利用日期时间对象的.dt方法，可以从时间戳列中轻松提取这些特征。例如，在处理每小时电力消耗数据的数据集时，这些时间序列特征的提取尤为重要。

时间序列特征的提取后，我们会得到如小时、月份、周天等多个特征列。在机器学习中，直接使用时间序列特征可能不理想，因为大多数模型会错误地将其作为数值特征处理。例如，小时特征可以视为分类变量，因为不同小时的能源消耗模式通常不同。

独热编码是处理分类特征的常见方法，它通过二进制0或1来表示特定的类别。在Python中，可以通过pd.get_dummies函数来轻松实现独热编码，从而将原始的几个时间特征转换为40多个新特征列。

除了独热编码，时间序列数据的周期性特征也可以通过正弦和余弦值来编码。这种编码方法反映了一天、一周或一年等时间段的周期性，并保留了时间序列的关联性。正弦余弦编码使用单位圆的方式来表示时间，例如将每天的24小时映射到圆周上，并计算出对应的正弦和余弦坐标值。

正弦余弦编码的优势在于它保持了时间的周期性，避免了边界问题，并且相比独热编码提供了更丰富的信息。其他周期性时间序列也可以采用类似的编码方式。在Python中，通过将时间戳转换为Unix时间，然后映射到单位圆上，计算出相应的正弦和余弦值。

正弦余弦编码方法在使用时需要注意数据分布、模型算法的差异，并根据具体问题进行分析。在某些情况下，决策树模型可能无法充分利用正弦余弦编码所带来的优势。因此，在选择编码方案时，应对比独热编码和正弦余弦编码在数据上的表现，确定最优方案。

最后，原文推荐了多篇相关阅读材料，涵盖了时间序列概率预测、多步时间序列预测策略、时间序列预测的探索性数据分析、时间序列中的变点检测算法等多个方面，以及介绍了如何使用AutoML、DeepAR、蒙特卡罗模拟、共形预测等方法进行时间序列预测。