Skforecast：基于机器学习的时间序列预测库指南

Skforecast：基于机器学习的时间序列预测库指南

skforecast Time series forecasting with scikit-learn models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skforecast

项目概述

Skforecast 是一个Python库，专为时间序列预测设计，能够利用任何兼容scikit-learn API的回归模型，包括LightGBM、XGBoost、CatBoost、Keras等主流工具。它简化了将机器学习应用于时间序列分析的过程，支持快速原型开发、验证方法以及生产级部署，同时强调模型的解释性。

目录结构及介绍

Skforecast项目遵循清晰的组织结构，以下为核心部分：

.
├── asv_benchmarks           # 性能基准测试脚本
├── data                     # 示例数据集
├── dev                      # 开发相关文件或脚本
├── docs                     # 文档资料，包含用户手册和API说明
├── images                   # 用于文档的图像资源
├── skforecast               # 主要源码所在目录
│   ├── __init__.py          # 库入口文件
│   └── 内部模块             # 各种预测器及相关功能实现
├── tests                    # 单元测试代码
├── tests_integration        # 集成测试代码
├── codecov.yml              # Codecov配置文件
├── gitignore                # Git忽略文件配置
├── CITATION.cff             # 引用格式配置文件
├── CODE_OF_CONDUCT.md       # 行为准则
├── CONTRIBUTORS.md          # 贡献者名单
├── LICENSE                  # 许可证文件
├── README.md                # 项目简介文件
├── tox.ini                  # 测试环境配置
├── changelog.md             # 更新日志
├── extract_dependences.py   # 可能用于提取依赖关系的脚本
├── mkdocs.yml               # 文档构建配置
├── pyproject.toml           # 项目元数据和依赖管理
├── pytest.ini               # PyTest配置
├── requirements.txt         # 核心依赖清单
├── requirements_mkdocs.txt  # 文档生成所需的依赖
└── ruff.toml                # 代码质量检查配置

关键文件说明：

• __init__.py：初始化模块，定义对外接口。
• skforecast/下的内部模块：包含了各种预测器如ForecasterAutoreg, ForecasterAutoregCustom等的具体实现。
• docs/: 包含项目文档，是理解如何使用库的关键资源。
• requirements.txt 和 requirements_mkdocs.txt: 分别列出运行库和生成文档所需的依赖项。

启动文件介绍

在Skforecast中，并没有特定的“启动文件”，因为这是一个库而非独立的应用程序。开发者通常通过导入其API来开始工作，例如:

from skforecast.ForecasterAutoreg import ForecasterAutoreg

首次使用时，确保通过pip安装此库:

pip install skforecast

配置文件介绍

Skforecast本身不直接使用传统意义上的配置文件（如.ini或.yaml），而是依赖于代码中的参数传递和环境设置来配置模型和行为。对于自定义配置，用户可能需要在自己的项目中创建脚本或使用Python字典来设定参数，比如超参数调优时。

然而，开发过程中的配置主要通过以下几个文件进行：

• pyproject.toml: 管理现代的Python项目元数据和依赖性，特别是在使用Poetry作为包管理工具时。
• tox.ini: 用于多环境测试的配置，帮助确保跨不同Python版本的一致性。
• codecov.yml: Codecov配置，指导代码覆盖率报告的生成与上传。

总之，Skforecast通过模块化的设计使得用户通过Python脚本即可灵活配置和使用，而无需单独的配置文件处理。用户需阅读文档以深入了解每个预测器和方法的具体用法和配置细节。

skforecast Time series forecasting with scikit-learn models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skforecast