想请教一下，只有4年共53个月的时间序列数据，可以做以月为周期的预测吗？查询一些文章什么的，有说这些方法可以实现：灰色预测模型；bootstrap后再用回归；adacost。想了解还有什么机器学习或者集成学习的方法可以做吗？
以月为周期，感觉数据量还是太小了，划分训练测试集也会比较小，效果可能不会太理想。感觉可以试着以周为周期，或者天为周期。
还可以找些时间序列的文章看看，先找几个代码跑几个结果看看效果，再决定怎么划分数据集，用些什么方法。一般论文后面会有许多参考文献，可以在里面找其他的文献或方法。