使用卡爾曼濾波平滑時間序列，提高時序預測的準確率

在時間序列預測中，髒亂數據的存在會影響最終的預測結果。這是肯定的，尤其是在這個領域，因爲時間依賴性在處理時間序列時起着至關重要的作用。 噪音或異常值必須按照特別的解決方案小心處理。在這種情況下，tsmoothie包可以幫助我們節省大量時間來準備用於分析的時間序列。Tsmoothie是一個用於時間序列平滑和離羣值檢測的python庫，它可以以向量化的方式處理多個序列。它很有用，因爲它可以提供我們需要

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