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modeltime

R语言时间序列预测框架 整合机器学习与传统方法

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。

chronos-t5-tiny - 轻量级预训练时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型
Chronos-T5-Tiny是基于T5架构的轻量级预训练时间序列预测模型,拥有800万参数。它将时间序列转换为token序列进行训练,可生成概率性预测。该模型在大量公开和合成时间序列数据上训练,能处理多种预测任务,适合快速部署和推理。作为Chronos系列的一员,它为时间序列分析提供了高效的解决方案。
pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架
GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习
PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架,利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型,支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测,安装简便,易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
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。
functime - 高性能时间序列机器学习Python库
GithubPolarsPython库全局预测开源项目时间序列机器学习特征提取
functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库,提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估,通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列,支持外生特征和自动化调优,并集成LLM代理用于预测分析,适用于各种机器学习和数据分析任务。
prophet-ruby - Ruby的Prophet时间序列预测库
GithubProphetRuby开源项目数据分析时间序列预测机器学习
Prophet.rb是Ruby版的时间序列预测库,源自Facebook的Prophet项目。它支持多重季节性、线性和非线性增长、节假日效应,可处理缺失数据。提供简单和高级API,功能包括异常检测、饱和预测、趋势变点分析和模型诊断。Prophet.rb简化了预测、可视化和模型优化流程,适用于各种数据分析和预测任务。
chronos-t5-base - T5架构驱动的时间序列预测基础模型
ChronosGithubHuggingfaceT5架构开源项目时间序列预测机器学习模型预训练模型
Chronos-T5-Base是一款基于T5架构的时间序列预测基础模型,具有2亿参数规模。该模型将时间序列转换为token序列,通过交叉熵损失训练,能够生成多样化的概率性预测。Chronos-T5-Base在大量公开时间序列数据和合成数据上进行了预训练,适用于广泛的时间序列预测场景。研究人员和开发者可以通过Python接口轻松调用该模型,实现高效的时间序列分析和预测。
mlr - R语言的综合机器学习工具包
GithubR语言mlr开源项目数据分析机器学习算法
mlr是一个功能丰富的R语言机器学习框架,为分类、回归、聚类和生存分析等任务提供标准化接口。它支持模型重采样、超参数优化和特征选择,并具备可视化和并行计算能力。尽管已停止新功能开发,mlr仍是一个成熟稳定的工具包,适用于多种数据分析场景。
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。
Rbeast - 贝叶斯时间序列分解与变点检测工具
BEASTGithub变点检测开源项目时间序列分解贝叶斯算法趋势分析
Rbeast是一款开源的贝叶斯时间序列分析工具,主要用于检测时间序列数据中的变点、趋势和季节性变化。该工具采用贝叶斯模型平均方法,可分解时间序列中的突变、趋势和周期变化。Rbeast适用于遥感、金融、公共卫生等多个领域的实值时间序列分析。它支持R、Python、Matlab和Octave等多种编程环境,安装和使用都较为简便。相比同类算法,Rbeast具有较快的计算速度。
scalecast - 功能全面的时间序列预测Python库
GithubPython库Scalecast开源项目数据可视化时间序列预测机器学习
Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口,支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能,并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务,适用于不同规模的预测项目。
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