AutoTS

AutoTS 是一个为 Python 设计的时间序列包,用于快速大规模部署高精度预测。您可以在浏览器中尝试使用 官方演示应用。 2023 年,AutoTS 在 M6 预测竞赛中获胜,在 12 个月的股票市场预测中提供了最高性能的投资决策。

sklearn 样式的 .fit() 和 .predict() 可使用的预测模型有数十种,包括朴素模型、统计模型、机器学习 模型和 深度学习 模型。此外,还有超过 30 种时间序列特定的转换可用于 sklearn 样式的 .fit()、.transform() 和 .inverse_transform()。 所有这些函数都直接作用于 Pandas DataFrame,无需转换为专有对象。

所有模型都支持预测多变量（多个时间序列）输出，并支持概率性（上下限）预测。 大多数模型都可轻松扩展到数十个甚至数十万个输入序列。 许多模型还支持传入用户定义的外生回归因子。 这些模型都是专为在 AutoML 特征搜索中集成而设计的，该搜索通过遗传算法自动为给定数据集找到最佳模型、预处理和聚合。 水平和马赛克风格的聚合是旗舰级的聚合类型，可让每个序列获得最准确的模型，同时仍然保持可扩展性。

包括指标和交叉验证选项的组合、可应用子集和权重的功能、回归器生成工具、模拟预测模式、事件风险预测、实时数据集、模板导入和导出、绘图以及一系列数据整形参数，这些都是可用的功能。