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pyaf

Python开源库实现自动化时间序列预测

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。

DataProfiler - DataProfiler:自动化数据分析与敏感数据检测的Python库
DataProfilerGithubPython开源项目敏感数据检测数据分析数据概要
DataProfiler是一个Python库,用于简化数据分析、监控与敏感数据检测。通过单一命令加载数据并自动格式化为DataFrame,支持模式识别、统计分析及实体识别(PII/NPI)。带有预训练的深度学习模型,可高效识别敏感数据,并允许用户添加新的实体识别管道。支持CSV、AVRO、Parquet等多种数据格式,提供便捷的数据处理解决方案。
climpred - 气象和气候预报验证的Python工具库
GithubPython库climpred天气预报验证开源项目气候预测
climpred是一个开源的Python库,专注于气象和气候预报的验证。该库提供多种验证指标和方法,适用于从短期天气到长期季节预测的各种时间尺度。它与科学计算生态系统集成,支持大规模数据分析,有助于评估预报准确性和可靠性。研究人员和预报员可利用climpred提高预报质量,为气象和气候科学研究做出贡献。
Stock-Prediction-Neural-Network-and-Machine-Learning-Examples - Python实现的股票预测神经网络和机器学习模型集
GithubPython开源项目机器学习神经网络股票预测超参数优化
这个开源项目集成了多种用于股票预测的机器学习和神经网络方法,包括遗传算法、梯度提升和K均值聚类等。项目展示了如何使用Keras、PyTorch等主流深度学习框架实现这些模型。其特色在于提供了超参数优化功能,支持多线程处理以提升效率。开发者可以方便地配置和测试不同的超参数,如学习率、批量大小和网络结构。项目还包含了使用实时市场数据进行股票预测的实例代码和详细文档,适合学习和研究股票预测技术。
autoformer-tourism-monthly - 基于分解架构的长期时间序列智能预测模型
AutoformerGithubHuggingface分解架构开源项目时间序列预测模型自相关机制长期预测
Autoformer是一个面向长期时间序列预测的开源模型,通过分解架构和自相关机制突破传统Transformer模型的限制。在能源、交通、经济、天气和疾病五大领域的基准测试中,预测精度提升38%,可应用于极端天气预警和能源消耗规划等长期预测场景。
BasicTS - 公平且标准的时间序列预测基准和工具包
BasicTSGithub基准测试工具包开源项目时间序列预测深度学习
BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包,支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程,实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口,便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型,支持多种计算设备,并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。
python - BigML Python库,简化机器学习模型创建与管理
APIBigMLGithubPython绑定开源项目机器学习预测模型
BigML Python库为BigML.io API提供了简洁的接口,支持创建、检索、列出、更新和删除BigML资源。兼容Python 3,具备本地预测功能,该库简化了机器学习流程,便于快速构建和部署预测模型。适用于多种数据驱动的决策场景,使机器学习模型的开发和管理变得更加高效。
plotai - 使用大型语言模型自动生成Python和Matplotlib图表
GithubLLMMatplotlibPlotAIPython开源项目绘图
PlotAI是一个可以利用大型语言模型生成Python和Matplotlib图表的工具。用户提供输入数据和提示,PlotAI生成代码并展示图表。支持Python脚本和多种Notebook环境。安装后,通过提供OpenAI API密钥即可快速启动,并可选择不同的OpenAI模型进行绘图。
iTransformer - 先进的时间序列预测模型,打造SOTA性能
GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习
iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型,由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构,支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术,旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现,支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能,如二维注意力和傅里叶变换增强版本,为研究人员提供了探索和改进的空间。
finagg - 用于聚合和规范化来自流行和免费金融 API 的历史数据的Python 包
APIGithubPythonSQL数据库finagg开源项目财务数据聚合
通过Python包整合多种热门免费金融API,便于历史数据聚合到SQL数据库中,并转换为分析和AI/ML有用的特征。支持实时数据获取和金融数据分析,还可用于强化学习环境的搭建。兼容Python 3.10及以上版本,适用于Linux和Windows系统。详细信息请参阅文档和示例。
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