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streamlit_prophet

交互式时间序列预测工具助力数据分析

StreamlitProphet时间序列预测可视化模型训练Github开源项目

streamlit_prophet是一款开源的时间序列预测工具，集成了Streamlit的交互功能和Prophet的预测算法。它提供了简洁的用户界面，支持数据上传、预处理、模型调参、评估和预测等功能。兼容Python 3.7-3.9版本，streamlit_prophet通过可视化界面简化了时间序列预测过程。这个工具适用于数据分析师和业务人员，可快速部署并用于各类预测分析任务。

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介绍相关项目
Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。
HyperTS - 全面的时间序列分析工具包 支持多任务和多模式分析
GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测
HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包，集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务，适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持，概率区间预测，以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用，为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。
statsmodels - Python统计建模和数据分析工具包
GithubPython包statsmodels开源项目数据分析时间序列分析统计模型
statsmodels是一个全面的Python统计建模库，提供多种统计方法和工具。包括线性回归、广义线性模型、时间序列分析、生存分析等功能。该项目文档完善，社区活跃，持续更新。适用于数据科学家和研究人员进行各类统计分析和建模任务，可处理从基础到高级的数据分析需求。
streamlit-webrtc - Streamlit实时视频音频处理与传输组件
GithubStreamlit组件WebRTCstreamlit-webrtc实时视频处理开源项目音频流处理
streamlit-webrtc是一个为Streamlit设计的实时视频音频处理组件。它支持对象检测、OpenCV滤镜、视频流传输和音频处理等功能。通过简单的代码即可实现视频聊天应用。该组件提供回调机制，方便自定义处理逻辑。支持远程部署，配置HTTPS和STUN/TURN服务器，确保在不同网络环境中稳定运行。适用于快速开发基于Web的实时视频音频处理应用。
streamlit-shadcn-ui - Streamlit现代UI组件库 提升应用界面设计
GithubPythonstreamlit-shadcn-ui开源项目用户界面组件库自定义组件
streamlit-shadcn-ui项目为Streamlit应用引入现代UI组件。它整合了shadcn-ui的多种元素，如按钮、复选框和选择器等，方便开发者创建美观的Web界面。该工具支持组件嵌套，具有简洁的Python接口，并不断增加新功能。这个开源库致力于增强Streamlit应用的界面设计和用户体验。
DemoGPT - 交互式应用生成器，利用GPT-3.5 Turbo技术
DemoGPTGPT-3.5-turboGithubLangChainStreamlit开源项目自动化应用开发
DemoGPT 通过 GPT-3.5 Turbo 和 LangChain 自动生成代码，只需一个提示即可创建交互式 Streamlit 应用。该平台简化了应用开发流程，并计划集成 Gorilla 以支持外部 API 调用，进一步提升开发效率和用户体验。
hierarchicalforecast - Python层级预测库 整合统计与计量经济学方法
GithubPython库层次化预测开源项目数据一致性时间序列预测预测方法
HierarchicalForecast是一个Python库，提供多种层级预测协调方法，如BottomUp、TopDown等，并支持概率一致性预测。该框架集成公开数据集、评估指标和统计基线，旨在为行业和学术界提供可靠的层级预测基准，促进时间序列领域的统计建模和机器学习融合。它为开发新的层级预测算法提供了有力工具，有助于推动相关研究和应用的发展。
ydata-synthetic - 使用尖端生成模型实现合成数据生成，支持表格与时间序列数据
CTGANGANGithubYData Synthetic开源项目数据生成时间序列数据
ydata-synthetic项目提供了多种工具用于合成数据生成，支持前沿的生成模型如Generative Adversarial Networks (GANs)和高斯混合模型。该项目可以生成保护隐私的合成数据，且有助于消除数据偏差，平衡和扩展数据集。全新streamlit应用程序允许用户在无需编程的情况下快速生成合成数据。常见问题、快速入门指南和Jupyter Notebooks实例帮助用户轻松入门。加入Discord社区获取更多技术支持。
iTransformer - 用于多变量时间序列预测的iTransformer模型
GithubTransformer模型iTransformer多变量预测开源项目时间序列预测高效注意力机制
iTransformer是一种用于多变量时间序列预测的开源模型，无需修改任何Transformer模块。它在处理大规模数据时表现出色，具备显著的性能提升和强大的泛化能力。iTransformer已在多种基准测试中表现优异，支持静态协变量和概率发射头。用户可通过pip安装，并使用项目提供的详细训练和评估脚本。更多信息请参阅官方论文。
nixtla - 精准的时间序列预测和异常检测，适用于多领域的生成式预训练模型
GithubTimeGPT开源项目异常检测时间序列零样本推理预测
TimeGPT是一款生成式预训练模型，专注于时间序列分析，支持零样本推断。该模型可应用于零售、电力、金融、物联网等多个领域，通过简洁的代码实现精准的预测与异常检测。TimeGPT提供灵活的API访问，兼容多种编程语言和平台。基于大规模数据集的训练，它在多种频率下的预测表现卓越，特别适合需要快速、精确时间序列分析的应用。
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