В настоящее время я имею дело с набором данных временного ряда с циклическими промежутками каждые 30 минут (30 минут данных, 30 минут данных нет). Существует ли относительно простой способ использования scikit-learn (или другой библиотеки Python) для прогнозирования недостающих данных с использованием доступных данных для их обучения? Я предполагаю, что это будет включать подход «контролируемого обучения»? Я предоставил график для визуальной справки ЗДЕСЬ , оранжевая линия представляет собой 20-минутное централизованное скользящее среднее из набора данных разрыва, и я хочу заполнить данные, чтобы они больше походили на зеленые 60-минутныецентрализованное скользящее среднее из отдельного полного набора данных. Спасибо!