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tspiral

优化时间序列预测的Python工具包

tspiral是一个专注于时间序列预测的Python工具包,提供多种优化技术如递归预测、直接预测、堆叠预测和修正预测。它与scikit-learn兼容,支持全局和多变量时间序列预测,并提供简洁API。tspiral将复杂的时间序列问题转化为表格式监督回归任务,方便用户利用scikit-learn生态系统进行预测分析。

chronos-t5-small - 基于T5架构的时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型架构预训练模型
Chronos-T5-Small是一款基于T5架构的预训练时间序列预测模型。该模型将时间序列转换为标记序列,通过交叉熵损失训练语言模型实现预测。经过大量公开时间序列数据和合成数据的训练,Chronos-T5-Small能够生成概率性预测结果。作为Chronos系列中的中等规模版本,这个拥有4600万参数的模型适用于多种时间序列预测任务。
xskillscore - 预测验证指标的Python开源计算库
GithubPython包xarrayxskillscore开源项目预测验证
xskillscore是一个专注于预测验证的Python开源库,支持计算确定性和概率性预测的各种指标。该库与xarray集成,提供多种评估方法,适用于不同预测场景。xskillscore具备并行计算能力,能高效处理大规模多模型多集合预报数据。这个工具在数据科学和气候预测等领域都有应用,可帮助研究人员评估预测的准确性和可靠性。
lazypredict - 自动化机器学习模型评估工具
GithubLazy PredictPython库开源项目机器学习模型评估自动化建模
LazyPredict 是一个开源的 Python 库,用于机器学习自动化。它能快速构建和比较多种模型,支持分类和回归任务,无需复杂的参数调优。通过自动训练多个模型并生成性能报告,LazyPredict 帮助识别最适合特定数据集的模型类型,适用于初步评估和基准测试,显著提高了数据科学工作流程的效率。
pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库
GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型
pydlm是一个Python时间序列建模库,基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断,包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测,并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型,进行数据分析和预测。
LTSF-Linear - 线性模型在时间序列预测中的应用
AAAI 2023DLinearGithubLTSF-LinearTransformers开源项目时间序列预测
LTSF-Linear是一个高效的线性模型家族,包括Linear、NLinear和DLinear,专为时间序列预测设计。该模型支持单变量和多变量长时间预测,具有高效率、可解释性和易用性,显著优于Transformer模型。
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。
Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包
GithubPythonSurprise协同过滤开源项目推荐系统机器学习
Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理,提供多种预测算法和相似度度量,支持新算法实现,并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用,为推荐系统开发提供了全面的解决方案。
TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破
GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测
TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型,通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列,在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高,还具备良好的运行效率,适用于多种要求高效预测的应用场景。
Spiral - 智能分析客户反馈实现问题快速检测
AIAI工具CRM集成客户反馈数据分析问题检测
Spiral平台运用智能技术分析各渠道客户反馈,快速发现并预警新问题。通过整合多数据源,提供全面问题视图,助力企业高效解决客户问题,提升满意度。其分析功能还可优化产品规划,为决策提供数据支持。
AlphaPy - 多功能机器学习框架 整合市场分析与体育预测
AlphaPyGithub开源项目数据科学机器学习金融分析预测模型
AlphaPy是一个基于Python的综合机器学习框架,集成了scikit-learn、Keras和XGBoost等多种先进模型。它不仅提供集成模型生成功能,还包含MarketFlow和SportFlow等专用工具,用于市场分析和体育赛事预测。此外,AlphaPy支持交易系统开发和投资组合分析,为数据科学家和金融分析师提供了全面的解决方案。
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