本文介绍了如何利用基于决策树的模型进行时间序列预测。通过提取滞后特征和滚动统计量，将原始时间序列转化为监督学习数据集。以航空公司每月乘客数据集为例，训练决策树回归器并评估预测误差（MAE）。决策树结合其他特征进行预测，能提高预测准确性。