Darts：面向时间序列的用户友好型现代机器学习库
机器学习
2022-05-20 v3 统计计算
摘要
我们介绍 Darts，一个面向时间序列的 Python 机器学习库，重点在于预测。Darts 提供多种模型，从 ARIMA 等经典模型到最先进的深度神经网络。该库的重点在于提供现代机器学习功能，例如支持多维序列、在多个序列上的元学习、在大型数据集上训练、纳入外部数据、模型集成，以及对概率预测提供丰富支持。同时，我们在 API 设计上极为用心，使其用户友好且易于使用。例如，所有模型均可像 scikit-learn 一样通过 fit()/predict() 使用。
引用
@article{arxiv.2110.03224,
title = {Darts: User-Friendly Modern Machine Learning for Time Series},
author = {Julien Herzen and Francesco Lässig and Samuele Giuliano Piazzetta and Thomas Neuer and Léo Tafti and Guillaume Raille and Tomas Van Pottelbergh and Marek Pasieka and Andrzej Skrodzki and Nicolas Huguenin and Maxime Dumonal and Jan Kościsz and Dennis Bader and Frédérick Gusset and Mounir Benheddi and Camila Williamson and Michal Kosinski and Matej Petrik and Gaël Grosch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.03224},
year = {2022}
}
备注
Darts Github repository: https://github.com/unit8co/darts