StatsForecast 1.7.5: новые возможности для прогнозирования временных рядов
Nixtla представила новую версию StatsForecast 1.7.5, включающую инновационную модель MFLES и удобную оболочку для моделей scikit-learn, что позволяет легко использовать экзогенные признаки.
Особенности и производительность StatsForecast 1.7.5
- Автоматическое прогнозирование: инструменты автоматического прогнозирования, такие как AutoARIMA, AutoETS, AutoCES и AutoTheta, обеспечивают быстрые и точные результаты.
- Разнообразие моделей: от семейств ARIMA и Theta до моделей для работы с несколькими сезонностями и GARCH/ARCH моделей.
- Скорость и эффективность: библиотека в 20 раз быстрее pmdarima, в 1,5 раза быстрее R и значительно быстрее других популярных инструментов, таких как Prophet и statsmodels.
- Совместимость и интеграция: поддержка интеграции с Spark, Dask и Ray обеспечивает безболезненное включение в различные процессы обработки данных.
- Простой синтаксис: StatsForecast предлагает интуитивно понятный интерфейс для обучения и прогнозирования моделей временных рядов.
Примеры и руководства по использованию StatsForecast
- Полное руководство: обучение, оценка и выбор модели для нескольких временных рядов.
- Обнаружение аномалий: поиск аномалий во временных рядах с помощью внутренних интервалов предсказаний.
- Перекрестная проверка: надежная оценка производительности моделей.
- Работа с несколькими сезонностями: прогнозирование данных с несколькими сезонностями с использованием MSTL.
- Прогнозирование пиков спроса: прогнозирование нагрузки электроэнергии для выявления ежедневных пиков и снижения счетов за электроэнергию.
- Прогнозирование прерывистого спроса: прогнозирование рядов с очень небольшим количеством ненулевых наблюдений.
- Экзогенные регрессоры: использование внешних переменных, таких как погода или цены, в прогностических моделях.
StatsForecast 1.7.5 является переломным событием для прогнозирования временных рядов, предлагая скорость, точность и гибкость. Добавление модели MFLES и интеграции scikit-learn расширяет возможности инструмента, делая его незаменимым ресурсом для специалистов по данным и аналитиков.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru — будущее уже здесь!
