提取M4竞赛年度数据

M4竞赛是一个国际性的时间序列预测竞赛，旨在促进时间序列预测方法的发展和比较。M4竞赛年度数据是指M4竞赛每年发布的用于参赛者进行时间序列预测的数据集。

这些年度数据集包含了各种类型的时间序列数据，包括经济指标、销售数据、股票价格、气象数据等。这些数据集通常包含大量的时间序列样本，参赛者需要根据历史数据预测未来一段时间内的数值或趋势。

M4竞赛年度数据的提取过程通常包括以下步骤：

1. 数据收集：M4竞赛组织者会从各个领域收集大量的时间序列数据，确保数据的多样性和代表性。
2. 数据预处理：收集到的原始数据需要进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、缺失值填充等。这些步骤旨在提高数据的质量和可用性。
3. 数据划分：为了进行时间序列预测的模型训练和评估，通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于模型的调参和选择，测试集用于评估模型的性能。
4. 数据特征提取：根据具体的时间序列预测任务，可以从数据中提取各种特征，如时间特征、统计特征、频域特征等。这些特征可以帮助模型更好地捕捉时间序列的规律和趋势。
5. 数据标准化：为了消除不同时间序列之间的尺度差异，通常会对数据进行标准化处理，例如Z-score标准化或Min-Max标准化。

M4竞赛年度数据的应用场景非常广泛，包括但不限于经济预测、销售预测、股票价格预测、天气预测等。参赛者可以利用这些数据进行模型的开发和优化，提高时间序列预测的准确性和效果。

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