Scikit-learn利用基于fit和predict方法的非常方便的方法。我有适合fit和格式的时间序列数据predict。
例如，我有以下内容Xs：
[[1.0, 2.3, 4.5], [6.7, 2.7, 1.2], ..., [3.2, 4.7, 1.1]]
和相应的ys：
[[1.0], [2.3], ..., [7.7]]
这些数据具有以下含义。这些值ys以时间序列形式存储。中的值Xs是相应的时间相关的“因数”，已知会对它们的值产生一些影响ys（例如：温度，湿度和大气压）。
现在，我当然可以使用了fit(Xs,ys)。但是随后我得到一个模型，其中将来的值ys仅取决于因素，而不取决于Y（至少直接地）先前的值，这是模型的局限性。我想有其中一个模型Y_n还取决于Y_{n-1}和Y_{n-2}等。例如，我可能要使用指数移动平均线作为模型。scikit-learn中最优雅的方法是什么
添加
正如评论中提到的，我可以Xs通过添加来扩展ys。但是这种方式有一些局限性。例如，如果我将的最后5个值添加y为5个新列到X，则有关的时间顺序的信息ys将会丢失。例如，没有指示X第5列中的值跟随第4列中的值，依此类推。作为模型，我可能希望对最后五个进行线性拟合，ys然后使用找到的线性函数进行预测。但是，如果我在5列中有5个值，那就不是那么简单了。
加了2
为了使我的问题更加清楚，我想举一个具体的例子。我想要一个“线性”模型y_n = c + k1*x1 + k2*x2 + k3*x3 + k4*EMOV_n，其中EMOV_n只是指数移动平均值。如何在scikit-learn中实现此简单模型？
关于指数加权移动平均线，这可能是您要寻找的：
import pandas, numpy
ewma = pandas.stats.moments.ewma
EMOV_n = ewma( ys, com=2 )
这里com是一个您可以在此处阅读的参数。然后，您可以使用结合EMOV_n到Xs，例如：
Xs = numpy.vstack((Xs,EMOV_n))
然后，您可以在此处查看各种线性模型，并执行类似的操作：
from sklearn import linear_model
clf = linear_model.LinearRegression()
clf.fit ( Xs, ys )
print clf.coef_
祝你好运！
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