😎Топ 6 библиотек для анализа временных рядов
Временной ряд — это упорядоченная последовательность точек или признаков, которые измеряются через определенные временные интервалы, и которая представляет характеристику процесса. В наше время существуют такие популярные библиотеки для работы с временными рядами, как:
• Statsmodels - это библиотека с открытым исходным кодом. Построена на основе NumPy и SciPy. Statsmodel позволяет строить и анализировать статистические модели, в том числе также модели временных рядов. Также включает в себя статистические тесты, возможность работы с большими данными и др.
• Sktime - библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения на Python. Она разработана специально для анализа временных рядов. Sktime включает специальные алгоритмы машинного обучения и хорошо подходит для задач прогнозирования и классификации временных рядов.
• tslearn - универсальная библиотека предназначена для анализа временных рядов с помощью языка Python. Она основана на библиотеках scikit-learn, numpy и scipy. Эта библиотека предлагает инструменты для предварительной обработки и извлечения признаков, а также специальные модели для кластеризации, классификации и регрессии.
• Tsfresh - данная библиотека отлично подходит для подготовки данных к классическому табличному виду с целью постановки и решения задач классификации, прогнозирования и пр. С ее помощью можно быстро выделить большое количество признаков временных рядов, а затем отобрать только необходимые.
• Merlion - является библиотекой с открытым исходным кодом. Она предназначена для работы с временными рядами, главным образом — прогнозирования и обнаружения коллективных аномалий. Имеет типовой интерфейс для большинства моделей и наборов данных. Позволяет быстро разработать модель для решения распространенных задач в области временных рядов и тестировать ее на различных наборах данных.
• PyOD (Python Outlier Detection или PyOD) — это Python-библиотека, которая помогает обнаружить в данных точечные аномалии или выбросы. В данной библиотеке реализовано более 30 алгоритмов, начиная с классических алгоритмов типа Isolation Forest и заканчивая недавно представленными в научных статьях методами, типа COPOD и другие. Также PyOD позволяет объединять модели поиска выбросов в ансамбли для повышения качества решения задачи. Библиотека проста и понятна, а примеры в документации подробно рассказывают, как ее можно использовать.