在scikit-learn中，雖然主要是用于機器學習任務，但是也可以用來進行時間序列分析。下面是一些常用的方法：
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)
for train_index, test_index in tscv.split(X):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
# 在這里訓練和測試模型
from tsfresh import extract_features
X_features = extract_features(X, default_fc_parameters=MinimalFCParameters())
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
雖然scikit-learn并不是專門用于時間序列分析的工具庫，但是結合其他一些時間序列分析庫（如statsmodels、pandas等），可以實現一些基本的時間序列分析任務。
