使用卡尔曼滤波平滑时间序列，提高时序预测的准确率

在时间序列预测中，脏乱数据的存在会影响最终的预测结果。这是肯定的，尤其是在这个领域，因为时间依赖性在处理时间序列时起着至关重要的作用。 噪音或异常值必须按照特别的解决方案小心处理。在这种情况下，tsmoothie包可以帮助我们节省大量时间来准备用于分析的时间序列。Tsmoothie是一个用于时间序列平滑和离群值检测的python库，它可以以向量化的方式处理多个序列。它很有用，因为它可以提供我们需要

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