darts简介
darts是一个专注于时间序列预测和异常检测的Python库。它提供了丰富的模型选择,从经典的统计模型到最新的深度学习模型,并且使用起来非常简单,类似于scikit-learn的API。darts支持单变量和多变量时间序列,可以轻松进行模型回测、预测组合以及考虑外部数据。
主要功能
- 丰富的预测模型:从ARIMA等统计模型到N-BEATS等深度学习模型,应有尽有。
- 异常检测:提供多种异常检测算法,可与预测模型结合使用。
- 多变量支持:支持处理多变量时间序列。
- 全局模型训练:机器学习模型可在多个时间序列上训练,适用于大规模数据集。
- 概率预测:支持获取置信区间,多种模型支持概率预测。
- 协变量支持:许多模型支持使用过去观测和未来已知的协变量。
- 数据处理工具:提供常用的时间序列数据变换工具。
- 评估指标:包含多种评估指标。
- 回测工具:可以模拟历史预测。
入门指南
- 安装darts:
pip install darts
- 快速开始:
import pandas as pd
from darts import TimeSeries
from darts.models import ExponentialSmoothing
# 创建TimeSeries对象
series = TimeSeries.from_dataframe(pd.read_csv("data.csv"), "timestamp", "value")
# 拆分训练集和验证集
train, val = series[:-36], series[-36:]
# 训练模型并预测
model = ExponentialSmoothing()
model.fit(train)
prediction = model.predict(len(val))
# 可视化结果
series.plot()
prediction.plot(label="forecast")
学习资源
官方文档
视频教程
博客文章
社区支持
- Gitter聊天室:欢迎加入讨论使用问题、提出建议等。
- GitHub Issues:报告bug或提出新功能建议。
总结
darts为时间序列分析提供了一个强大而易用的工具包。无论你是初学者还是专业数据科学家,都能在darts中找到适合自己的模型和工具。通过本文提供的学习资源,相信你能快速掌握darts的使用,并将其应用到自己的时间序列项目中。