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timetk

R语言时间序列分析与可视化工具包

timetk时间序列分析R语言数据可视化机器学习Github开源项目

timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能，支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比，timetk功能更全面、易用性更高，可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。

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介绍相关项目
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functime - 高性能时间序列机器学习Python库
GithubPolarsPython库全局预测开源项目时间序列机器学习特征提取
functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库，提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估，通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列，支持外生特征和自动化调优，并集成LLM代理用于预测分析，适用于各种机器学习和数据分析任务。
rerun - 多模态数据时间序列可视化SDK
GithubRerunSDK可视化多模态数据开源开源项目
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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。
EasyTemporalPointProcess - 灵活可配置的时序点过程开源工具包 支持多框架和结果复现
EasyTPPGithub事件预测开源工具包开源项目时间点过程机器学习
EasyTemporalPointProcess是一个用于时序点过程开发和应用的开源工具包。该工具包具有配置灵活、兼容性强和结果可复现等特点,支持多种先进TPP模型,提供预处理数据集和超参数优化功能。EasyTPP同时兼容TensorFlow和PyTorch框架,可用于学术研究和工业实践。研究人员和从业者可以利用它轻松定制TPP模型并进行开放基准测试。
drake - R语言数据分析工作流管理与优化工具
GithubR包drake复现性工作流开源项目数据分析
drake是一款针对R语言的数据分析工作流管理工具。该工具能够智能分析工作流程,自动跳过已更新的步骤,并支持分布式计算。drake通过提供结果与代码和数据的一致性证据,增强研究可信度。它允许研究者灵活修改内容,显著提升数据科学项目的效率和可重复性。
timeshap - 针对循环模型的时序数据解释框架
GithubShapley值TimeSHAP序列扰动开源项目模型解释递归模型
TimeSHAP是一个基于KernelSHAP的模型无关解释框架，专门用于分析时序数据和循环模型。它提供事件、特征和单元级别的归因计算，并通过Shapley值剪枝算法识别关键决策事件。TimeSHAP支持多种解释方法，包括局部和全局层面的分析，可应用于符合特定接口的各类机器学习模型，如PyTorch和TensorFlow实现的模型。
collapse - R语言高效数据处理与统计分析工具
GithubR包collapse开源项目性能优化数据转换统计计算
collapse是一款强大的R语言数据处理和统计分析工具包。基于C/C++开发，它提供了高效的统计函数、数据操作和内存管理功能。支持分组计算、加权分析，兼容多种数据类型和R包。collapse还具备高级聚合、数据转换和时间序列分析能力，其高性能算法使其尤其适合处理大规模复杂数据集。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
fastverse - R语言高性能统计计算和数据处理框架
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fastverse是一个用于R语言的高性能统计计算和数据处理框架。它集成了多个优化的软件包,通过使用编译代码提高R的运行速度,支持复杂的统计和数据操作,同时减少了依赖项。fastverse提供了简便的安装、加载和管理工具,允许用户自定义扩展。核心包包括data.table、collapse、kit和magrittr,提供了基于C/C++的高效统计和数据处理功能。
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