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时间序列预测特征工程全面指南

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。

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介绍相关项目

streamlit_prophet - 交互式时间序列预测工具助力数据分析

GithubProphetStreamlit可视化开源项目时间序列预测模型训练

streamlit_prophet是一款开源的时间序列预测工具，集成了Streamlit的交互功能和Prophet的预测算法。它提供了简洁的用户界面，支持数据上传、预处理、模型调参、评估和预测等功能。兼容Python 3.7-3.9版本，streamlit_prophet通过可视化界面简化了时间序列预测过程。这个工具适用于数据分析师和业务人员，可快速部署并用于各类预测分析任务。

tsfel - 多领域时间序列特征提取Python库

GithubPython库TSFEL开源项目数据分析时间序列特征提取

TSFEL是一个开源的Python库，专门用于时间序列特征提取。该库提供超过65种特征，覆盖统计、时间、频谱和分形等多个领域。TSFEL支持在线和离线使用，具有用户友好的界面和完整的文档。它注重计算效率，并提供复杂度评估功能。TSFEL的设计易于扩展，支持添加自定义特征。这个库适用于研究人员和数据科学家，能够简化时间序列特征提取的过程。

iTransformer - 用于多变量时间序列预测的iTransformer模型

GithubTransformer模型iTransformer多变量预测开源项目时间序列预测高效注意力机制

iTransformer是一种用于多变量时间序列预测的开源模型，无需修改任何Transformer模块。它在处理大规模数据时表现出色，具备显著的性能提升和强大的泛化能力。iTransformer已在多种基准测试中表现优异，支持静态协变量和概率发射头。用户可通过pip安装，并使用项目提供的详细训练和评估脚本。更多信息请参阅官方论文。

tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包

GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取

tsflex是一个Python工具包，用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据，并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作，实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API，对序列数据几乎没有假设，能处理异步数据。此外，tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

LLM4TS - 大型语言模型和基础模型在时间序列分析中的最新进展

AIGithubLLM基础模型开源项目时间序列预训练

LLM4TS项目整理了时间序列分析领域中大型语言模型和基础模型的最新研究。主要内容包括时间序列LLM的进展、专用基础模型、数据集和重要发现。此外，项目还涵盖了预训练时间序列模型和LLM在推荐系统等相关领域的应用，为研究和实践提供了丰富的资源。

Large-Time-Series-Model - 大规模生成式预训练时间序列模型

GithubTimerTransformer大规模数据集开源项目时间序列模型预训练

Timer是一款基于生成式预训练Transformer的大规模时间序列模型。该模型在包含10亿时间点的UTSD数据集上预训练，可用于预测、插值和异常检测等多项任务。Timer采用解码器架构，支持灵活序列长度，在少样本场景下表现优异。项目开源了模型代码、数据集和预训练权重，为时间序列大模型研究奠定基础。

data-science-on-aws - 在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程

AWSGithubSageMaker开源项目数据科学机器学习自然语言处理

该项目提供在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程。内容包括使用Amazon SageMaker构建AI/ML管道、BERT模型文本分类、高级模型训练及实时流分析等。项目特别关注自然语言处理任务，为数据科学家和机器学习工程师展示了AWS云端AI解决方案的实际应用。

test-ttm-v1 - 开源时间序列预测模型高效预测基础

GithubHuggingfaceTinyTimeMixer基础模型开源项目时间序列模型预测预训练模型

Test TinyTimeMixer (TTM)是一个开源的时间序列预测基础模型。这个项目利用预训练方法，为时间序列分析提供了有力支持。TTM致力于提升时间序列预测的效率和准确性，可应用于多种时间相关的数据分析场景。作为开源项目，它遵循Apache 2.0许可证，并在Hugging Face平台上提供。TTM为研究人员和数据科学家提供了一个探索和优化时间序列预测技术的平台。

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