概述
时间序列问题无论是在销量预测，天气预测还是在股票预测等问题中都至关重要，而如今随着机器学习等快速发展，已经出现了非常多时间序列建模相关的工具包，今天介绍一种非常霸道的工具，融合了自动化机器学习技术开发的AutoTS。
Auto TS会先对数据进行预处理，从数据中删除异常值，通过学习寻找最佳的NaN值。只需使用一行代码，就可以训练多个时间序列模型，包括ARIMA、SARIMAX、FB Prophet、VAR，并得出效果最佳的模型。喜欢本文记得收藏、点赞、关注。
【注】文末提供技术交流群
AutoTS
Auto TS是一个关于时间序列预测的开源Python库。
它可以在仅仅使用一行Python代码中训练多个时间序列预测模型，包括ARIMA、SARIMAX、FB Prophet、VAR等，然后在从中选择最佳模型进行预测。其中AutoTS包含的技术有：
-
遗传规划优化方法寻找最优时间序列预测模型。
-
训练简单的模型、统计模型、机器学习模型和深度学习模型，同时涉及到所有可能的超参数配置和交叉验证。
-
其它
代码
# !pip install autots
from autots import auto_timeseries
import pandas as pd
df = pd.read_csv("./data/data.csv", usecols=['Date', 'Close'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.sort_values('Date')
train_df.Close.plot(figsize=(15,8), title= 'AMZN Stock Price', fontsize=14, label='Train')
test_df.Close.plot(figsize=(15,8), title= 'AMZN Stock Price', fontsize=14, label='Test')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()
model = auto_timeseries(forecast_period=219, score_type='rmse', time_interval='D', model_type='best')
model.fit(traindata= train_df, ts_column="Date", target="Close")
future_predictions = model.predict(testdata=219)
小结
Auto TS是一个非常不错的时间序列Baseline工具包，集成了非常多经典的时序模型，在碰到时间序列问题时，可以考虑使用AutoTS来进行训练和预测，作为一个非常不错的基线。
参考文献
-
Train multiple Time Series Forecasting Models in one line of Python Code
-
https://pypi.org/project/AutoTS/
-
https://github.com/winedarksea/AutoTS
推荐文章
-
李宏毅《机器学习》国语课程(2022)来了
-
有人把吴恩达老师的机器学习和深度学习做成了中文版
-
上瘾了，最近又给公司撸了一个可视化大屏(附源码)
-
如此优雅，4款 Python 自动数据分析神器真香啊
-
梳理半月有余，精心准备了17张知识思维导图，这次要讲清统计学
-
年终汇总：20份可视化大屏模板，直接套用真香(文末附源码)
技术交流
欢迎转载、收藏、有所收获点赞支持一下！
目前开通了技术交流群，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友
- 方式①、发送如下图片至微信，长按识别，后台回复：加群；
- 方式②、添加微信号：dkl88191，备注：来自CSDN
- 方式③、微信搜索公众号：Python学习与数据挖掘，后台回复：加群
最后
以上就是缥缈小熊猫为你收集整理的AutoTS：一行代码得到最强时序基线的全部内容，希望文章能够帮你解决AutoTS：一行代码得到最强时序基线所遇到的程序开发问题。
如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。
发表评论 取消回复