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

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。

r-novice-gapminder - R语言入门,可重复科学分析实践教程

GapminderGithubR语言开源项目数据分析科学计算编程入门

这是一个面向非程序员的R语言入门项目，聚焦于可重复科学分析。项目使用Gapminder数据集，教授R语言基础知识、模块化编程和数据分析最佳实践。课程强调科学计算中的任务自动化和封装，旨在为学习者奠定扎实的R语言基础。虽不涉及统计分析，但内容丰富，适合一天或半天的研讨会教学。

tsfeatures - 时间序列特征提取的Python工具库

GithubPythontsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取

tsfeatures是一个Python库，用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现，它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据，并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。

timeshap - 针对循环模型的时序数据解释框架

GithubShapley值TimeSHAP序列扰动开源项目模型解释递归模型

TimeSHAP是一个基于KernelSHAP的模型无关解释框架，专门用于分析时序数据和循环模型。它提供事件、特征和单元级别的归因计算，并通过Shapley值剪枝算法识别关键决策事件。TimeSHAP支持多种解释方法，包括局部和全局层面的分析，可应用于符合特定接口的各类机器学习模型，如PyTorch和TensorFlow实现的模型。

Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源

Github基础模型大型语言模型开源项目时空数据时间序列预训练模型

该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展，包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向，以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库，并持续更新最新成果。

StateSpaceModels.jl - Julia语言时间序列分析与预测的状态空间模型库

GithubStateSpaceModels.jl卡尔曼滤波开源项目时间序列分析状态空间模型预测

StateSpaceModels.jl是基于Julia语言的开源时间序列分析库，专注于状态空间模型框架。该库实现了卡尔曼滤波、平滑和最大似然估计等核心算法，提供了指数平滑、未观测组件和SARIMA等预定义模型，同时支持用户自定义模型。此外，它还具备预测、模拟、缺失值处理和残差诊断等功能，为时间序列分析提供了全面的工具集。

tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库，支持分类、回归和预测任务。

GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目

tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库，专注时间序列分析，涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集，并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0，安装简便，适合开发和前沿研究。

tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成

APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习

TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图，兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问，并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。

srvyr - 简化R语言复杂调查数据分析的dplyr风格工具

GithubR语言dplyrsrvyr开源项目数据分析调查统计

srvyr是一个将dplyr语法引入调查数据分析的R包。它允许使用dplyr风格的函数如summarize、group_by和mutate来计算调查数据的统计量。srvyr提供管道操作和一致的返回类型,支持描述调查结构、添加变量、分组汇总等功能,同时保留survey包的原有功能。这种方式简化了复杂调查数据的分析流程,提高了代码的可读性和效率。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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