sktime时间序列机器学习工具箱入门指南

sktime时间序列机器学习工具箱入门指南

sktime sktime是一个用于机器学习中时间序列预测和分析的Python库，提供了丰富的数据预处理、特征提取和模型评估方法，适用于金融、气象等领域的数据分析。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/sktime

什么是sktime？

sktime是一个专门为时间序列机器学习设计的统一工具箱。时间序列数据在现实世界中无处不在，从金融市场的股票价格到工业设备的传感器读数，再到医疗领域的心电图记录，都属于时间序列的范畴。与传统的表格数据不同，时间序列数据具有时间依赖性，这给机器学习带来了独特的挑战。

sktime的核心功能

sktime提供了一套完整的工具链来解决时间序列相关的各种机器学习任务，主要包括：

1. 时间序列预测：基于历史数据推测后续数值
2. 时间序列分类：根据时间序列模式进行分类
3. 时间序列回归：推测与时间序列相关的连续值
4. 时间序列转换：对时间序列进行特征提取和预处理

为什么选择sktime？

统一接口设计

sktime最显著的特点是它的统一接口设计。许多时间序列任务本质上是相互关联的，sktime通过"reduction"（约简）的概念，允许算法在不同任务间轻松转换。例如，你可以将一个回归算法转换为预测算法，而无需重写核心逻辑。

代码示例：使用回归算法进行预测

import numpy as np
from sktime.datasets import load_airline
from sktime.forecasting.compose import make_reduction
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sktime.performance_metrics.forecasting import MeanAbsolutePercentageError
from sktime.split import temporal_train_test_split

# 加载航空乘客数据集
y = load_airline()

# 划分训练集和测试集
y_train, y_test = temporal_train_test_split(y)

# 定义预测范围
fh = np.arange(1, len(y_test) + 1)

# 使用随机森林回归器
regressor = RandomForestRegressor()

# 将回归器转换为预测器
forecaster = make_reduction(
    regressor,
    strategy="recursive",
    window_length=12,
)

# 训练模型
forecaster.fit(y_train)

# 进行预测
y_pred = forecaster.predict(fh)

# 评估模型性能
smape = MeanAbsolutePercentageError()
print(smape(y_test, y_pred))

丰富的算法库

sktime提供了大量先进的算法实现，包括：

• 时间序列分类和回归算法（从Java的tsml工具包移植）
• 各种转换器（单序列转换和序列特征转换）
• 管道构建工具
• 超参数调优工具
• 集成学习方法（如时间序列分类和回归的随机森林）

sktime的架构设计

sktime采用了模块化设计，主要组件包括：

1. 基础估计器：提供统一的fit/predict接口
2. 转换器：用于数据预处理和特征工程
3. 管道：组合多个处理步骤
4. 模型选择：交叉验证和超参数优化
5. 评估指标：专门针对时间序列任务的评估方法

适用场景

sktime特别适合以下应用场景：

• 需要处理具有时间依赖性的数据
• 需要在不同时间序列任务间共享模型
• 需要构建复杂的时间序列处理流程
• 需要评估和比较不同时间序列算法的性能

学习路径建议

对于初学者，建议按照以下路径学习sktime：

1. 先了解基本的时间序列概念和任务类型
2. 学习sktime的统一接口设计理念
3. 通过简单的预测和分类任务熟悉基本用法
4. 探索高级功能如管道构建和模型调优
5. 在实际项目中应用所学知识

sktime作为专门为时间序列机器学习设计的工具箱，通过其统一接口和丰富的功能，大大简化了时间序列分析的复杂度，是数据科学家和分析师处理时间序列数据的强大工具。

sktime sktime是一个用于机器学习中时间序列预测和分析的Python库，提供了丰富的数据预处理、特征提取和模型评估方法，适用于金融、气象等领域的数据分析。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/sktime