要解决这个问题，可以使用autogluon库中的TimeSeriesPredictor类来处理时间序列数据。下面是一个示例代码：

from autogluon.tabular import TabularPredictor

# 训练数据，包含时间序列和标签
train_data = [
    {'timestamp': '2022-01-01', 'value': 10, 'label': 1},
    {'timestamp': '2022-01-02', 'value': 20, 'label': 0},
    {'timestamp': '2022-01-03', 'value': 15, 'label': 1},
    # ...
]

# 创建TimeSeriesPredictor对象
predictor = TabularPredictor(label='label', problem_type='binary', eval_metric='accuracy')

# 训练模型
predictor.fit(train_data)

# 测试数据，包含时间序列
test_data = [
    {'timestamp': '2022-01-04', 'value': 12},
    {'timestamp': '2022-01-05', 'value': 18},
    # ...
]

# 使用训练好的模型进行预测
predictions = predictor.predict(test_data)

# 打印预测结果
print(predictions)

在上面的代码中，我们首先定义了训练数据train_data，包含了时间序列和标签。然后，我们创建了一个TimeSeriesPredictor对象predictor，并使用fit()方法训练模型。接下来，我们定义了测试数据test_data，包含了时间序列，然后使用predict()方法对测试数据进行预测，最后打印出预测结果。

需要注意的是，在上面的代码中，我们使用了TabularPredictor类，这是autogluon库中用于处理表格数据的类。你可以根据实际情况调整代码，例如使用TimeSeriesPredictor类来处理时间序列数据。