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2.4 特征构建与选择 (滞后特征、统计特征、时域/频域特征) 2.4 特征构建与选择 在时间序列异常检测中，原始时间序列数据通常不足以直接输入到模型中。有效的特征工程能够提取时间序列中的关键信息，提高模型的检测准确性和鲁棒性。本节将详细介绍几种常用的特征构建方法，包括滞后特征、统计特征以及时域/频域特征，并探讨特征选择的重要性。 2.4.1 滞后特征（Lagged Features） 滞后特征是最常用且最直观的时间序列特征之一。 会员。《2.4 特征构建与选择 (滞后特征、统计特征、时域/频域特征)》收录于灏天文库文集《时间序列异常检测技术》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号22170。

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