该技能应用于时序机器学习任务，包括分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索。在处理时间序列数据、顺序模式或按时间索引的观测数据时使用，这些情况需要超出标准机器学习方法的专用算法。尤其适用于具有 scikit-learn 兼容 API 的单变量和多变量时序分析。
该技能应用于时序机器学习任务，包括分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索。在处理时间序列数据、顺序模式或按时间索引的观测数据时使用，这些情况需要超出标准机器学习方法的专用算法。尤其适用于具有 scikit-learn 兼容 API 的单变量和多变量时序分析。
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