Фреймворк для Анализа Временных Рядов
Простой в использовании и универсальный фреймворк для анализа временных рядов
Анализ временных рядов
Анализ временных рядов - фундаментальная область науки о данных и машинного обучения, имеющая широкое применение в различных отраслях, таких как электронная коммерция, финансы, планирование мощностей, управление цепочками поставок, медицина, погода, энергетика, астрономия и многие другие.
Kats - универсальное решение
Kats - это легкий, простой в использовании и универсальный фреймворк для общего анализа временных рядов, включая прогнозирование, обнаружение аномалий, многомерный анализ и извлечение / встраивание признаков.
Kats - это первая комплексная библиотека Python для общего анализа временных рядов, которая предоставляет как классические, так и продвинутые методы моделирования данных в формате временных рядов.
Kats объединяет различные области анализа временных рядов, где пользователи могут изучать основные характеристики данных в формате временных рядов, прогнозировать будущие значения, отслеживать аномалии и включать их в свои модели и конвейеры ML.
Что он делает
Kats предоставляет набор алгоритмов и моделей для четырех областей анализа временных рядов: прогнозирование, обнаружение, извлечение и встраивание признаков и многомерный анализ.
Прогнозирование: Kats предоставляет полный набор инструментов для прогнозирования, включающий более 10 индивидуальных моделей прогнозирования, ансамбль, модель самообучения (мета-обучения), бэктестинг, настройку гиперпараметров и эмпирические интервалы прогнозирования.
Обнаружение: Kats поддерживает функции для обнаружения различных закономерностей в данных временных рядов, включая сезонность, выбросы, точки изменения и медленные изменения тренда.
Извлечение и встраивание признаков: Модуль извлечения признаков временных рядов (TSFeature) в Kats позволяет получить 65 признаков с четкими статистическими определениями, которые могут быть включены в большинство моделей машинного обучения (ML), таких как классификация и регрессия.
Полезные утилиты: Kats также предоставляет набор полезных утилит, таких как симуляторы временных рядов.
Установка для Python
Kats находится на PyPI, поэтому вы можете использовать pip
для его установки.
|
|
Пример прогнозирования
Использование модели Prophet
для прогнозирования набора данных air_passengers
.
|
|
Пример обнаружения
Использование алгоритма обнаружения CUSUM
на смоделированном наборе данных.
|
|
Ссылки
- Официальная страница: https://facebookresearch.github.io/Kats/
- Kats Python package: https://pypi.org/project/kats/0.1.0/
- Facebook Engineering: https://engineering.fb.com/2021/06/21/open-source/kats/
- Репозиторий исходной кода: https://github.com/facebookresearch/kats
- Вклад в развитие: https://github.com/facebookresearch/Kats/blob/master/CONTRIBUTING.md
- Учебные материалы: https://github.com/facebookresearch/Kats/tree/master/tutorials