tspiral：基于scikit-learn的时间序列预测利器

tspiral：基于scikit-learn的时间序列预测利器

tspiral 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/tspiral

项目介绍

tspiral 是一个专为时间序列预测设计的Python包，它直接提供了与scikit-learn兼容的预测器，帮助用户轻松地将复杂的时间序列预测问题转化为表格化的监督回归任务。通过利用scikit-learn的语法和组件，tspiral 能够无缝接入基于scikit-learn的开源生态系统，为用户提供强大的时间序列预测能力。

项目技术分析

tspiral 提供了四种优化的预测技术：

1. 递归预测（Recursive Forecasting）： 通过将滞后的目标特征与外生回归变量（如果有）及其滞后特征结合，使用scikit-learn兼容的回归器进行拟合。拟合后的估计器会迭代地预测多个时间步长。

2. 直接预测（Direct Forecasting）： 为每个预测时间步长单独拟合一个scikit-learn兼容的回归器。用户还可以混合递归和直接预测，以实现更灵活的预测策略。

3. 堆叠预测（Stacking Forecasting）： 通过在训练数据的最后部分使用元学习器组合多个递归时间序列预测器，提升预测性能。

4. 校正预测（Rectified Forecasting）： 通过在训练数据的最后部分使用元学习器组合多个直接时间序列预测器，进一步提升预测精度。

此外，tspiral 还支持全局和多变量时间序列预测，用户可以通过设置groups参数来指定输入数据中的组标识符，或者在调用fit时传递多列目标数据。

项目及技术应用场景

tspiral 适用于各种需要时间序列预测的场景，包括但不限于：

• 金融预测：股票价格、汇率、市场指数等的预测。
• 能源管理：电力负荷、能源消耗等的预测。
• 供应链管理：库存水平、需求预测等。
• 医疗健康：患者流量、疾病传播趋势等。

无论是单变量还是多变量时间序列，tspiral 都能提供高效的预测解决方案。

项目特点

• 与scikit-learn无缝集成：利用scikit-learn的强大功能和生态系统，简化时间序列预测的实现。
• 多种预测技术：提供递归、直接、堆叠和校正四种预测技术，满足不同场景的需求。
• 全局和多变量支持：原生支持全局和多变量时间序列预测，适应更复杂的应用场景。
• 易于使用：简洁的API设计，用户可以快速上手并进行定制化开发。

通过 tspiral，您可以轻松地将时间序列预测任务转化为标准的监督学习问题，并利用scikit-learn的丰富工具和模型进行高效预测。无论您是数据科学家、研究人员还是开发者，tspiral 都将是您时间序列预测的得力助手。

立即安装 tspiral，开启您的时间序列预测之旅：

pip install --upgrade tspiral

更多示例和详细文档，请访问 tspiral GitHub 仓库。

tspiral 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/tspiral