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timeshap

针对循环模型的时序数据解释框架

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。

feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南
GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程
该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南,涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法,以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明,旨在提升预测模型性能。
InceptionTime - 先进的时间序列分类深度学习模型
GithubInceptionTimeInception模块UCR/UEA数据集开源项目时间序列分类深度学习
InceptionTime是一个基于Inception模块架构的时间序列分类深度学习模型。该项目在85个UCR/UEA数据集上展现出优秀的分类性能,并提供了完整的模型实现代码、实验复现指南和详细结果。研究显示,InceptionTime在分类准确率和训练效率方面都具有显著优势,为时间序列分类研究提供了有力的基准。
PaddleTS - 基于飞桨的开源时序分析库 提供全面深度学习模型
GithubPaddlePaddlePaddleTSPython库开源项目时序建模深度学习
PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库,专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装,内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务,为时序分析提供全面解决方案。
TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破
GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测
TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型,通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列,在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高,还具备良好的运行效率,适用于多种要求高效预测的应用场景。
DiCE - 机器学习模型的多样性反事实解释方法
DiCEGithubPython反事实解释开源项目机器学习模型解释
DiCE提供机器学习模型的反事实(CF)解释,通过生成特征扰动版本帮助探索模型的假设情景。适用于财务、医疗、教育等领域,支持生成多样性和接近原始输入的解释。提供Python支持,随时可通过PyPI和Conda安装。其优化算法和简单约束功能确保对各种ML模型的广泛适应性。
tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具
GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取
tsfresh是一个开源Python库,专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法,并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列,提供100多种预定义特征,并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务,兼容sklearn、pandas和numpy,可在本地或集群环境运行,为时间序列分析提供了高效解决方案。
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。
tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库,支持分类、回归和预测任务。
GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目
tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库,专注时间序列分析,涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集,并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0,安装简便,适合开发和前沿研究。
interpret - 集合先进机器学习解释技术的开源工具包
EBMGithubInterpretML可解释性开源项目机器学习模型
InterpretML 是集合先进机器学习解释技术的开源工具包,使用户能训练可解释模型及分析黑箱系统。工具包支持模型调试、特征工程、公平性检测和人工智能协作等,帮助用户全方位理解模型行为并确保法规与高风险应用的合规性。通过实例展示,InterpretML 不仅增强了模型透明度,也提高了其可信度。
Time-series-prediction - 多功能的TensorFlow时间序列预测平台
GithubTFTSTensorFlow开源项目时间序列深度学习预测
TFTS(TensorFlow Time Series)是一个易用的时间序列预测工具包,支持TensorFlow和Keras中的经典及前沿深度学习方法。适用于预测、分类及异常检测任务。提供适应工业、研究和竞赛所需的深度学习模型,配有详尽文档和教程,帮助用户快速入门。
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