Forecastframe:用于解决时间序列问题的自动化特征工程和建模算法-源码

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Forecastframe-用于Python的快速,准确的分层时间序列预测库 概述 forecastframe使用同类最佳的特征工程,建模和验证策略来生成可解释的预测。 它旨在抽象化层次结构关系(例如[[国家/地区->州->商店],[类别->品牌->产品]])和常见的时间序列问题,因此您可以专注于特征创建,模型解释,和交付。 特征 一流的要素工程,建模和解释算法,受到世界一流的预测竞赛和对冲基金的启发。 直观的,可继承的类设计简化了复杂的操作(例如,无泄漏的滚动交叉验证,模型组装等),而没有限制可选性。 专为提高速度和规模而构建,利用了异步组件,生成器和mxnet和Ray等分布式框架,可在十亿行数据集上快速高效地运行。 路线图(复选标记表示当前已开发和测试的功能) 基类 大熊猫 :white_heavy_check_mark: 互联网 射线 前处理 缩放比例 记录1 :white_heavy_check_mark: 标准化 :white_heavy_check_mark: 正常化 :white_heavy_check_mark: 编码方式 分类编码 :white_hea

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