pyWATTS：面向时间序列的 Python 工作流自动化工具
机器学习
2021-06-21 v1
摘要
时间序列数据是基础性的，应用于从金融市场到能源系统的各种场景。由于其重要性，用于时间序列分析的工具与方法的数量和复杂性不断增加。然而，由于API不清晰和缺乏文档，研究人员难以将其集成到研究项目中并复现结果。此外，时间序列分析中存在许多重复性任务，常为各项目重复实现，造成不必要的时间浪费。为解决这些问题，我们提出\texttt{pyWATTS}，一个开源的基于Python的包，它是一种用于时间序列数据分析的非顺序工作流自动化工具。pyWATTS包含具有清晰定义接口的模块，以无缝集成新的或现有方法、通过子流水线轻松复现重复任务、通过加载与保存功能简单复现结果，并对scikit-learn、PyTorch和Keras等关键Python机器学习库提供原生支持。
引用
@article{arxiv.2106.10157,
title = {pyWATTS: Python Workflow Automation Tool for Time Series},
author = {Benedikt Heidrich and Andreas Bartschat and Marian Turowski and Oliver Neumann and Kaleb Phipps and Stefan Meisenbacher and Kai Schmieder and Nicole Ludwig and Ralf Mikut and Veit Hagenmeyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.10157},
year = {2021}
}