Промпт: временные признаки для прогнозирования {target_variable}

Вы разрабатываете временные признаки для {dataset_description}, в котором содержатся временные данные, чтобы предсказать {target_variable}. Извлекайте значимые временные закономерности, включая: признаки тренда (скользящие средние, скорость, ускорение), циклические закономерности (сезонное разложение, эффекты дня недели), лаговые признаки и скользящие статистики, расчёты времени, прошедшего с момента события, и признаки, основанные на последовательностях. Структурируйте ваш подход так, чтобы учитывать {computational_constraints} и при этом максимизировать прогностический сигнал для {model_type}.