PaddleTS简介
PaddleTS是一个基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle开发的强大易用的深度时序建模Python库。它专注于业界领先的深度学习模型,旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。
PaddleTS的主要特性包括:
- 统一的时序数据结构,支持多样化时序数据的表达,包括单目标与多目标变量,以及多类型协变量
- 封装了数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等基础模型功能,让开发者可以专注于网络结构设计
- 内置多种业界领先的深度学习模型,涵盖时序预测、表征学习、异常检测等多个任务领域
- 丰富的数据转换和分析算子,支持数据预处理、特征工程和数据探索
- 自动模型调优AutoTS模块,支持多种超参数优化算法
- 支持第三方机器学习模型及数据转换模块的自动集成
- 支持在GPU设备上运行模型
- 时序模型集成学习能力
主要模块
PaddleTS包含以下主要功能模块:
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paddlets.datasets: 时序数据模块,提供统一的时序数据结构和预定义的数据处理方法
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paddlets.autots: 自动超参数优化模块
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paddlets.transform: 数据转换模块,提供数据预处理和特征工程相关能力
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paddlets.models: 时序模型模块,包括时序预测、表征学习、异常检测、分类等多种深度学习模型
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paddlets.pipeline: 建模任务流模块,支持特征工程、模型训练、模型评估的任务流实现
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paddlets.metrics: 效果评估模块,提供多维度的模型评估能力
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paddlets.analysis: 数据分析模块,提供高效的时序特色数据分析能力
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paddlets.ensemble: 时序集成学习模块,基于模型集成提供时序预测能力
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paddlets.xai: 时序模型可解释性模块
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paddlets.utils: 工具集模块,提供回测等基础功能
内置模型
PaddleTS内置了多种业界领先的深度学习模型,主要包括:
时序预测模型
- NBEATS
- NHiTS
- LSTNet
- TCN
- Transformer
- DeepAR
- Informer
- SCINet
- TFT
时序表征模型
- TS2Vec
- CoST
时序异常检测模型
- Autoencoder
- VAE
- AnomalyTransformer
- USAD
- MTAD_GAT
时序分类模型
- CNN
- InceptionTime
安装使用
PaddleTS的安装非常简单,只需要通过pip安装即可:
pip install paddlets
安装完成后,就可以开始使用PaddleTS进行时序建模了。以下是一个简单的时序预测示例:
import paddlets
# 加载数据
dataset = paddlets.datasets.ETTh1Dataset()
# 创建模型
model = paddlets.models.MLPRegressor()
# 训练模型
model.fit(dataset)
# 预测
pred = model.predict(dataset)
核心优势
相比其他时序分析库,PaddleTS具有以下核心优势:
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专注深度学习模型,跟踪业界最新进展
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统一的数据结构和API设计,使用简单方便
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全面的功能模块,覆盖时序分析全流程
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灵活的扩展性,支持自定义模型和算子
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自动化能力强,支持AutoML和模型集成
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与飞桨生态深度融合,可充分利用飞桨的优势
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丰富的文档和案例,上手门槛低
应用场景
PaddleTS可以广泛应用于各类时序分析场景,主要包括:
- 销量/流量预测
- 设备故障预测
- 能源负荷预测
- 金融市场预测
- 传感器数据分析
- 时序数据异常检测
- 时序数据分类
- 时序特征提取
无论是工业、金融、能源还是互联网行业,只要涉及到时间序列数据的分析预测,都可以使用PaddleTS来快速构建高性能的深度学习解决方案。
未来规划
PaddleTS团队在持续完善和增强该库的功能,未来将重点关注以下方向:
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持续跟踪和集成最新的深度时序模型
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提供更多端到端的场景化解决方案
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进一步增强AutoML和模型集成能力
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支持更多硬件平台,提升性能
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完善文档和教程,降低使用门槛
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加强与飞桨其他生态项目的协同
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建设活跃的开源社区
总结
PaddleTS作为一个专注于深度学习的时序分析工具库,以其全面的功能、先进的模型和便捷的使用体验,为时序数据分析提供了强大的解决方案。无论是算法研究人员还是行业应用开发者,都可以基于PaddleTS快速实现高性能的时序建模。未来PaddleTS还将持续演进,为时序分析领域贡献更多力量。
