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forecast

R语言时间序列预测分析工具

forecast是一个R语言包,用于单变量时间序列预测分析。它支持ETS、ARIMA、ARFIMA、STL和TBATS等多种预测模型,包括基于状态空间模型的指数平滑和自动ARIMA建模。该包提供可视化工具,便于展示和分析预测结果。forecast适用于不同水平的数据分析人员,提供多样化的时间序列预测工具。

fable - R语言时间序列预测包 支持多种模型与可视化
ARIMA模型GithubR包fable开源项目指数平滑时间序列预测
fable是一个R语言包,提供单变量和多变量时间序列预测模型。它支持基于状态空间模型的指数平滑、自动ARIMA建模等,与tidyverse工作流程兼容。fable内置ETS、ARIMA和SNAIVE等模型,可进行预测并生成可视化图表。该包适用于多种时间序列预测场景,为数据分析和研究提供便利。
modeltime - R语言时间序列预测框架 整合机器学习与传统方法
GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习
modeltime是R语言的时间序列预测框架,简化了预测工作流程,整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型,可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程,用户可快速构建、评估和部署预测模型,适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习,以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统,为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。
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。
tsfeatures - 高效提取时间序列特征的R工具包
GithubR包tsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取
tsfeatures是一个R包,专门用于从时间序列数据中提取多种特征。它能分析趋势、季节性、线性度等,并处理不同频率和周期的时间序列。该包输出易于理解的特征指标,适用于时间序列分析、预测和分类等领域。tsfeatures可通过CRAN安装,支持多种时间序列特征提取方法,使用简单灵活。
sweep - R语言时间序列预测工具 扩展broom功能简化分析
Githubbroom扩展forecast包sweeptidyverse开源项目时间序列预测
sweep是一个R语言包,扩展broom工具用于时间序列预测和分析。它与tidyverse生态系统集成,提供tidy、glance和augment函数处理forecast包模型。sweep将forecast对象转换为tibble,方便使用dplyr、tidyr和ggplot操作和可视化。支持批量预测多个时间序列组和比较多个模型,简化预测工作流程。
timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包
GithubR语言timetk开源项目数据可视化时间序列分析机器学习
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。
skforecast - 高效的Python时间序列预测库
GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习
skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
neuralforecast - 先进的神经网络时间序列预测模型库
GithubNeuralForecast开源项目时间序列机器学习深度学习预测模型
NeuralForecast 提供 30 多种先进的神经网络模型,提升时间序列预测的准确性和效率。支持外生变量和静态协变量,并具备自动超参数优化和可解释性方法。通过 sklearn 语法 `.fit` 和 `.predict` 实现快速训练和预测,包含 NBEATSx 和 NHITS 等最新实现,并与 Ray 和 Optuna 集成,适用于多种应用场景。
xts - R语言高性能时间序列数据处理扩展包
GithubR包xts开源项目数据处理时间序列金融数据
xts是R语言的时间序列扩展包,基于zoo类开发,提供高效的时间索引数据结构。它通过合理约束提升性能,保持简单灵活的使用体验。xts支持ISO-8601日期时间索引,具备强大的时间序列聚合和应用功能,广泛应用于金融分析等需要处理大量时间序列数据的领域。
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