HyperTS - 全面的时间序列分析工具包支持多任务和多模式分析

统计 | 深度学习 | 神经架构搜索

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:dizzy: 易用、强大且统一的全流程自动化时间序列工具包。支持预测、分类、回归和异常检测。

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概述

HyperTS是一个提供端到端时间序列(TS)分析工具包的Python库。它涵盖了TS的完整且灵活的AutoML工作流程，包括数据清洗、预处理、特征工程、模型选择、超参数优化、结果评估和可视化。

多模式驱动、轻重结合是HyperTS的突出特点。因此，统计模型(STATS)、深度学习(DL)和神经架构搜索(NAS)可以任意切换以获得强大的TS估计器。

作为一个易用且门槛较低的API，用户可以在简单运行实验后获得模型，然后执行.predict()、.predict_proba()、.evaluate()、.plot()进行各种时间序列分析。

安装

注意：

HyperTS需要Prophet，在使用pip安装HyperTS之前，请先从conda安装Prophet。
Tensorflow是HyperTS的可选依赖项，如果使用DL和NAS模式，请安装它。

HyperTS可在Pypi上获得，可以通过pip安装：

pip install hyperts

您也可以通过conda-forge频道从conda安装HyperTS：

conda install -c conda-forge hyperts

如果您想要最新版本，可以直接从github安装：

git clone git@github.com:DataCanvasIO/HyperTS.git
cd HyperTS
pip install -e . 
pip install tensorflow #可选，推荐版本：>=2.0.0,<=2.10.0

更多安装提示，请参见安装。

教程

英文文档 / 中文文档	描述
预期数据格式	HyperTS期望什么样的数据格式？
快速开始	如何快速开始使用HyperTS？
进阶阶梯	如何发掘HyperTS的潜力？
自定义功能	如何自定义HyperTS的功能？

示例

时间序列预测

用户可以通过make_experiment()快速创建并run()一个实验，其中train_data和task是必需的输入参数。在以下预测示例中，我们将实验定义为多变量预测task，并使用统计模型（stat mode）。此外，必需参数timestamp和covariates（如果有）也应在实验中定义。

from hyperts import make_experiment
from hyperts.datasets import load_network_traffic

from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_network_traffic()
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, shuffle=False)

model = make_experiment(train_data.copy(),
                        task='multivariate-forecast',
                        mode='stats',
                        timestamp='TimeStamp',
                        covariates=['HourSin', 'WeekCos', 'CBWD']).run()

X_test, y_test = model.split_X_y(test_data.copy())

y_pred = model.predict(X_test)

scores = model.evaluate(y_test, y_pred)

model.plot(forecast=y_pred, actual=test_data)

预测图

时间序列分类（点击展开）

from hyperts import make_experiment
from hyperts.datasets import load_basic_motions

from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_basic_motions()
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)

model = make_experiment(train_data.copy(),
                        task='classification',
                        mode='dl',
                        tf_gpu_usage_strategy=1,
                        reward_metric='accuracy',
                        max_trials=30,
                        early_stopping_rounds=10).run()

X_test, y_test = model.split_X_y(test_data.copy())

y_pred = model.predict(X_test)
y_proba = model.predict_proba(X_test)

scores = model.evaluate(y_test, y_pred, y_proba=y_proba, metrics=['accuracy', 'auc', f1_score])

print(scores)

时间序列异常检测（点击展开）

from hyperts import make_experiment
from hyperts.datasets import load_real_known_cause_dataset

from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_real_known_cause_dataset()
ground_truth = data.pop('anomaly')

detection_length = 15000
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=detection_length, shuffle=False)

model = make_experiment(train_data.copy(), task='detection', mode='stats', reward_metric='f1', max_trials=30, early_stopping_rounds=10).run()

X_test, _ = model.split_X_y(test_data.copy()) y_test = ground_truth.iloc[-detection_length:]

y_pred = model.predict(X_test) y_proba = model.predict_proba(X_test)

scores = model.evaluate(y_test, y_pred, y_proba=y_proba)

model.plot(y_pred, actual=test_data, history=train_data, interactive=False)

</details>

<details>
<summary>时间序列元特征提取（点击展开）</summary>

```python
from hyperts.toolbox import metafeatures_from_timeseries
from hyperts.datasets import load_random_univariate_forecast_dataset

data = load_random_univariate_forecast_dataset()

metafeatures = metafeatures_from_timeseries(x=data, timestamp='ds', scale_ts=True)

更详细的指南： 示例。

主要特性

HyperTS 支持以下特性：

多任务支持： 时间序列预测、分类、回归和异常检测。

多模式支持： 大量时间序列模型集合，包括统计模型（Prophet、ARIMA、VAR、iForest等）、深度学习模型（DeepAR、GRU、LSTNet、NBeats、VAE等）和神经架构搜索。

多变量支持： 从单变量到多变量时间序列。

协变量支持： 深度学习模型支持将协变量作为输入特征用于时间序列预测。

概率区间支持： 时间序列预测可视化可以显示置信区间。

多样化预处理： 异常值裁剪、缺失值填充、序列平滑、归一化等。

丰富的指标： 各种性能指标用于评估结果和指导模型优化，包括MSE、SMAPE、准确率、F1分数等。

强大的搜索策略： 采用网格搜索、蒙特卡洛树搜索、进化算法结合元学习器，实现强大有效的时间序列流水线。

集成： 精炼贪婪集成将最强大的模型粘合在一起。

交叉验证： 多种时间序列交叉验证策略确保泛化能力。

交流

如果您希望为该项目做出贡献，请参阅贡献指南。
如果您有任何问题或想法，也可以参与我们的讨论社区。

HyperTS 相关项目

Hypernets：一个通用的自动机器学习（AutoML）框架。
HyperGBM：一个集成了各种GBM模型的全流程AutoML工具。
HyperDT/DeepTables：用于表格数据的AutoDL工具。
HyperKeras：基于Tensorflow和Keras的神经架构搜索和超参数优化AutoDL工具。
HyperBoard：Hypernets的可视化工具。
Cooka：轻量级交互式AutoML系统。

DataCanvas AutoML工具包

引用

如果您在研究中使用了HyperTS，请按以下方式引用我们：

Xiaojing Zhang，Haifeng Wu，Jian Yang. HyperTS: A Full-Pipeline Automated Time Series Analysis Toolkit. https://github.com/DataCanvasIO/HyperTS. 2022. Version 0.2.x.

BibTex格式：

@misc{hyperts,
  author={Xiaojing Zhang，Haifeng Wu，Jian Yang.},
  title={{HyperTS}: { A Full-Pipeline Automated Time Series Analysis Toolkit}},
  howpublished={https://github.com/DataCanvasIO/HyperTS},
  note={Version 0.2.x},
  year={2022}
}

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datacanvas

HyperTS是由DataCanvas创建的开源项目。