欢迎使用 sktime#

一个用于时间序列机器学习的统一框架。

使命#

一个易于使用、易于扩展、功能全面的 用于时间序列机器学习和人工智能的 Python 框架
开源, 宽松许可证，免费使用
由用户和开发者社区开放透明地治理, 具有慈善核心
一个友好、响应迅速、友善且包容的社区, 积极致力于公平和平等机会
一个学术上、商业上中立的空间, 具有生态系统整合的愿景和中立的观点
一个教育平台, 为所有职业阶段，尤其是早期职业阶段提供指导和技能提升

特性#

用于时间序列 ML/AI 的统一 API, 用于模型构建、拟合、应用和验证
支持多种学习任务 包括预测, 时间序列分类, 回归, 聚类。
组合模型构建, 包括带转换、集成、调优、降维的管道
具有 scikit-learn 类似接口约定的交互式用户体验

技术规范#

单机内存计算，无分布式计算
基于 pandas 和 NumPy 容器存储的中等大小数据
模块化、规范化和面向对象的 API
使用交互式 Python 解释器，无命令行界面或图形用户界面

目录#

快速入门

快速开始使用 sktime。

文档

用户文档。

安装

安装指南。

估计器概览

sktime 中所有估计器的概览。

估计器概览

API 参考

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开发者

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