Merlion

全面的时间序列智能分析库

Merlion是一个功能丰富的Python时间序列分析库,集成了预测、异常检测和变点检测等多项能力。它支持单变量和多变量时间序列,提供标准化数据处理、多种算法模型、自动调参、外部变量支持等特性。Merlion还包含实用的后处理规则和灵活的评估流程,可帮助快速开发和基准测试时间序列模型。

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介绍相关项目

Orion - 开源无监督时间序列异常检测库

AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库

Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库，专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道，能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具，支持AER、TadGAN等算法，并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本，可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。

Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库

GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测

TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。

luminaire - 开源时间序列异常检测库

GithubLuminaire开源库开源项目异常检测时间序列机器学习

Luminaire是一个开源的Python库，专门用于时间序列数据的异常检测和预测。它集成了数据预处理、建模和配置优化功能，可自动处理各类时间序列数据。该库支持批处理和流式数据监控，能识别相关性和季节性模式，并适应数据随时间的变化。Luminaire设计简单易用，仅需少量配置即可实现高效的异常检测。

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。

HyperTS - 全面的时间序列分析工具包支持多任务和多模式分析

GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测

HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包，集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务，适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持，概率区间预测，以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用，为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。

sktime - 多功能时间序列分析和预测库

GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口

sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。

temporian - 高效可靠的时间数据预处理库

GithubPython库Temporian开源项目数据预处理时间数据处理特征工程

Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型，包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化，Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外，它还提供了防止数据泄露的功能，并能与现有机器学习生态系统无缝集成，为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。

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。

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。

pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库

GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习

pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法，支持单变量和多变量时间序列分析，并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程，为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。

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