Sktime时间序列机器学习库下载与安装教程

Sktime时间序列机器学习库下载与安装教程

sktime A unified framework for machine learning with time series 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/skt/sktime

Sktime 是一个由艾伦·图灵研究所支持的Python库，旨在提供一个统一框架来应对时间序列分析中的各种任务。这包括分类、回归、聚类、注解以及预测等。它兼容scikit-learn接口，并集成了一系列专门的时间序列算法，使构建、调整和验证模型变得更加简单。

1. 项目介绍

Sktime为时间序列爱好者和专业人士提供了一站式解决方案，通过它的API，你可以轻松地在不同的学习任务之间转换，比如将原本设计用于预测的算法应用于分类任务。此外，它还支持与其它如statsmodels、tsfresh、PyOD等库的交互，增强了生态系统内的互操作性和易用性。

2. 项目下载位置

GitHub仓库: 点击这里访问

要克隆此项目到本地，可以通过Git命令行执行以下指令：

git clone https://github.com/alan-turing-institute/sktime.git

3. 项目安装环境配置

系统要求

• 操作系统: macOS X, Linux, 或 Windows 8.1及以上版本。
• Python版本: 推荐使用Python 3.8至3.12（64位）。

必需的软件包管理器

• pip 或 conda

确保已安装Python和上述软件包管理器。你可以通过运行 python --version 和 pip --version （或 conda --version）来检查它们是否已安装及其版本。

4. 项目安装方式

使用pip安装

如果你偏好pip，可以直接执行以下命令安装sktime的基本依赖：

pip install sktime

若想要安装所有额外的扩展功能，可以使用：

pip install sktime[all_extras]

使用conda安装

对于使用Conda的用户，推荐通过conda-forge通道安装：

conda install -c conda-forge sktime

如果你想安装包含所有软依赖的版本，尽管Conda不直接支持灵活的依赖选择，可以通过以下方法尝试：

conda install -c conda-forge sktime-all-extras

5. 项目处理脚本示例

安装完成后，你可以立即开始使用sktime进行时间序列分析。以下是一个简单的预报示例脚本：

# 导入必要的模块
from sktime.datasets import load_airline
from sktime.forecasting.base import ForecastingHorizon
from sktime.forecasting.theta import ThetaForecaster
from sktime.split import temporal_train_test_split
from sktime.performance_metrics.forecasting import mean_absolute_percentage_error

# 加载数据
y = load_airline()

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

# 定义预测范围
fh = ForecastingHorizon(y_test.index, is_relative=False)

# 创建并拟合模型
forecaster = ThetaForecaster(sp=12)  # 每月季节性周期
forecaster.fit(y_train)

# 预测并评估性能
y_pred = forecaster.predict(fh)
print(mean_absolute_percentage_error(y_test, y_pred))

通过以上步骤，您不仅能够下载并安装sktime库，还能立即开始利用它强大的时间序列处理能力来进行数据分析和模型建立。记得在实践过程中查阅详细的文档以获取更高级的使用方法和最佳实践。

sktime A unified framework for machine learning with time series 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/skt/sktime