fable

R语言时间序列预测包支持多种模型与可视化

fable是一个R语言包,提供单变量和多变量时间序列预测模型。它支持基于状态空间模型的指数平滑、自动ARIMA建模等,与tidyverse工作流程兼容。fable内置ETS、ARIMA和SNAIVE等模型,可进行预测并生成可视化图表。该包适用于多种时间序列预测场景,为数据分析和研究提供便利。

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介绍相关项目

finnts - 微软开发的时间序列预测框架

Azure集成Github开源项目时间序列预测自动化建模财务预测

finnts是微软开发的时间序列预测框架，提供自动化特征工程、选择、回测和模型选择功能。支持25种以上单变量和多变量模型，可处理多种时间尺度的预测。框架支持外部回归变量，能与Azure集成实现云端并行处理。虽源于金融领域，但适用于各类时间序列预测问题。

collapse - R语言高效数据处理与统计分析工具

GithubR包collapse开源项目性能优化数据转换统计计算

collapse是一款强大的R语言数据处理和统计分析工具包。基于C/C++开发，它提供了高效的统计函数、数据操作和内存管理功能。支持分组计算、加权分析，兼容多种数据类型和R包。collapse还具备高级聚合、数据转换和时间序列分析能力，其高性能算法使其尤其适合处理大规模复杂数据集。

moirai-1.0-R-small - Moirai 开源预训练时间序列预测模型

GithubHuggingfaceMoiraiTransformer开源项目时间序列预测机器学习模型预训练模型

Moirai-1.0-R-small是一个开源的预训练时间序列预测模型。它基于掩码编码器架构，在LOTSA数据集上训练，可处理多变量时间序列。该模型使用补丁嵌入和混合分布输出等技术，提供高精度预测。通过uni2ts库，研究人员和开发者可以便捷地将Moirai应用于各类时间序列预测任务。

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。

tspiral - 优化时间序列预测的Python工具包

GithubPython包scikit-learntspiral开源项目时间序列预测机器学习

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。

pmdarima - Python时间序列分析库支持自动ARIMA建模和多种统计测试

GithubPythonpmdarima开源项目时间序列分析统计库自动ARIMA

pmdarima是一个Python统计库，旨在增强时间序列分析能力。它实现了类似R语言auto.arima的功能，提供多种统计测试、时间序列工具、转换器和特征提取器。该库支持季节性分解、交叉验证，并包含丰富的内置数据集。基于statsmodels构建，pmdarima采用类scikit-learn的接口设计，便于用户构建和部署时间序列模型。

sparklyr - 将R语言与Apache Spark无缝集成的数据分析框架

Apache SparkGithubR语言sparklyr开源项目数据分析机器学习

sparklyr是一个为R语言提供Apache Spark接口的开源包。它允许用户使用dplyr语法处理大规模数据,执行分布式机器学习算法,并运行分布式R代码。该框架集成了Spark生态系统的多个组件,如MLlib、H2O和XGBoost等。通过sparklyr,数据科学家可以利用Spark的分布式计算能力,高效完成大数据分析和机器学习任务,无需深入了解Spark的底层实现。

lag-llama - 首个开源时间序列预测基础模型，实现零样本及微调能力

GithubLag-Llama基础模型开源模型开源项目时间序列预测概率预测

Lag-Llama是开源的时间序列预测基础模型，支持任意频率和预测长度的零样本预测及模型微调。项目提供预训练和微调脚本，可复现论文实验。模型具备强大的零样本能力，微调后性能更佳。使用时可通过调整上下文长度和学习率等参数优化性能。作为概率预测模型，Lag-Llama输出每个时间步的概率分布。

feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南

GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程

该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南，涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法，以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明，旨在提升预测模型性能。

shiny - R语言交互式Web应用开发框架

GithubR语言Shiny交互式网络应用响应式编程开源项目数据可视化

Shiny是一个R语言框架，用于创建交互式Web应用。它采用反应式编程模型，提供预构建组件和默认样式，无需深入HTML/CSS/JavaScript。Shiny支持R Markdown集成、性能优化、模块化开发，并拥有丰富的扩展生态系统。适合数据科学家和开发者快速构建动态应用。

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