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hierarchicalforecast

Python层级预测库 整合统计与计量经济学方法

时间序列预测层次化预测数据一致性预测方法Python库Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
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。
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。
pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。
forecast - R语言时间序列预测分析工具
ARIMA模型GithubR包forecast开源项目指数平滑时间序列预测
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。
microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集
Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测
microprediction是一个综合性开源项目集，专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库，包括humpDay、timemachines和precise，分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具，便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架，支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架，提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术，并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架，适用于流量预测、分类和异常检测。
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化
PyAF是一个开源的Python自动预测库，基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值，功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测，提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x，采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
prophet - 开源时间序列预测库Prophet
FacebookGithubProphet开源软件开源项目时间序列预测机器学习
Prophet是Facebook开发的开源时间序列预测库。基于加法模型，它能处理非线性趋势、多重季节性和节假日效应。适用于具有强季节性且拥有较长历史数据的时间序列，对缺失数据和趋势变化有较强适应性。Prophet支持Python和R语言，API简洁易用，可快速生成高质量预测。
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