mlforecast:可扩展的机器学习时间序列预测框架
mlforecast是一个用于时间序列预测的开源机器学习框架,旨在提供快速、准确和可扩展的预测能力。它由Nixtla团队开发,并在GitHub上开源发布。mlforecast的主要目标是简化使用机器学习模型进行时间序列预测的流程,让数据科学家和机器学习工程师能够专注于模型选择和特征设计,而无需过多关注复杂的实现细节。
主要特性
mlforecast具有以下几个突出的特性:
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高效的特征工程:提供了最快速的时间序列特征工程实现,大大提高了模型训练效率。
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多种数据格式支持:可以无缝兼容pandas、polars、Spark、Dask和Ray等多种数据处理库。
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概率预测:通过Conformal Prediction方法实现可靠的概率预测。
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外部变量支持:支持使用外部变量和静态协变量进行建模。
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熟悉的API:采用类似scikit-learn的API设计,使用
.fit()和.predict()方法进行模型训练和预测。 -
分布式训练:可以利用Dask、Ray或Spark集群进行大规模分布式模型训练。
安装
mlforecast可以通过pip或conda进行安装:
# 使用pip安装
pip install mlforecast
# 使用conda安装
conda install -c conda-forge mlforecast
快速上手
以下是使用mlforecast进行时间序列预测的基本流程:
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数据准备:将时间序列数据存储在pandas DataFrame中,包含unique_id、ds(时间戳)和y(目标值)列。
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模型定义:选择任何符合scikit-learn API的回归模型。
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创建MLForecast对象:指定模型、频率、滞后特征、日期特征等。
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模型训练:调用
fit()方法进行特征工程和模型训练。 -
预测:使用
predict()方法生成未来n步的预测结果。
下面是一个简单的示例代码:
from mlforecast import MLForecast
from mlforecast.lag_transforms import ExpandingMean
from mlforecast.target_transforms import Differences
import lightgbm as lgb
# 创建MLForecast对象
fcst = MLForecast(
models=[lgb.LGBMRegressor()],
freq='D',
lags=[7, 14],
lag_transforms={
1: [ExpandingMean()]
},
date_features=['dayofweek'],
target_transforms=[Differences([1])]
)
# 训练模型
fcst.fit(df)
# 预测未来14天
predictions = fcst.predict(14)
进阶功能
除了基本的预测功能,mlforecast还提供了许多进阶特性:
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交叉验证:使用
cross_validation()方法进行稳健的模型性能评估。 -
概率预测:通过设置预测区间配置,生成置信区间预测。
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迁移学习:使用一组时间序列预训练模型,然后用于预测新的时间序列。
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分布式训练:利用Dask、Ray或Spark集群进行大规模模型训练。
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自定义特征工程:支持用户自定义滞后变换和目标变换函数。
为什么选择mlforecast?
传统的时间序列预测方法(如ARIMA和ETS)在处理大规模、高频率的时间序列数据时面临挑战。mlforecast通过利用机器学习模型的优势,提供了一种可扩展的解决方案。它能够同时建模多个时间序列,捕捉共同模式,并且在计算效率和预测准确性方面都有出色表现。
对于数据科学家和机器学习工程师来说,mlforecast提供了一个强大而灵活的工具,可以快速实验不同的模型和特征组合,同时避免陷入复杂的实现细节。无论是处理单个时间序列还是成千上万的并行序列,mlforecast都能提供高效、准确的预测结果。
社区与支持
mlforecast是一个活跃的开源项目,欢迎社区贡献。如果你在使用过程中遇到问题或有新的功能建议,可以在GitHub仓库提出issue或加入Slack社区讨论。项目文档提供了详细的使用指南和API参考,还有多个实际应用的示例notebooks可供参考。
通过使用mlforecast,你可以将时间序列预测任务变得更加简单、高效和可扩展。无论是业务预测、需求规划还是异常检测,mlforecast都能为你的机器学习项目提供强大的支持。
小结
mlforecast为时间序列预测提供了一个现代化的机器学习解决方案。它结合了传统统计方法的可解释性和机器学习模型的预测能力,为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大而灵活的工具。通过简化工作流程、提高计算效率并支持大规模应用,mlforecast正在推动时间序列分析领域向前发展。如果你正在寻找一个可靠、高效且易于使用的时间序列预测框架,mlforecast无疑是一个值得考虑的选择。
