这篇文章主要介绍了Facebook开源一站式服务python时序利器Kats有什么用，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。时间序列分析是数据科学中一个非常重要的领域，它主要包含统计分析、检测变化点、异常检测和预测未来趋势。然而，这些时间序列技术通常由不同的库实现。有没有一种方法可以让你在一个库中获得所有这些技术？答案是肯定的，本文中我将分享一个非常棒的工具包 Kats，它可以完美解决上述问题。目前时间序列分析以及建模的技术非常多，但相对散乱，本次 FaceBook 开源了 Kats，它是一款轻量级的、易于使用的、通用的时间序列分析框架，包括：预测、异常检测、多元分析和特征提取嵌入。你可以将 Kats 视为 Python 中时间序列分析的一站式工具包。为了了解 Kats 的功能，我们将使用这个框架来分析 Kaggle 上的 StackOverflow问题计数问题。数据链接为：https://www.kaggle.com/aishu200023/stack免费云主机域名index首先我们从读取数据开始。现在让我们分析一下与 Python 相关的 StackOverflow 问题计数。数据被分成一列和一个测试集来评估预测。首先构造一个时间序列对象。我们使用time_col_name='month'指定时间列。要绘制数据，调用plot方法：酷！看起来关于 Python 的问题的数量随着时间的推移而增加。我们能预测未来30天的趋势吗？是的，我们可以和 Kats 一起做。Kats目前支持以下10种预测模型：LinearQuadraticARIMASARIMAHolt-WintersProphetAR-NetLSTMThetaVAR上述模型较多，让我们试一下其中两种类型吧！酷！让我们通过与测试数据的比较来评估预测。预报似乎很好地符合观察结果！我们将尝试的下一个模式是Holt-Winters。它是一种捕捉季节性的方法。下面是如何在 Kats 中使用 Holt-Winters 方法。你有没有想过在你的时间序列中发生统计上显著的均值变化的时间？Kats 允许使用 CUSUM 算法检测变化点。Cusum 是一种检测时间序列中均值上下移动的方法。让我们看看如何检测 Kats 中的变化点。酷！让我们尝试检测 StackOverflow 问题计数的其他类别的变化点。首先创建一个函数来检测主题提供的更改点。你在看NLP的时间序列时看到了什么？从2018年到2019年，NLP的问题数量有所下降。问题数量的下降是一个异常值。检测异常值很重要，因为它们可能会在下游处理中造成问题。然而，通过查看数据来发现异常值并不总是高效和容易的。幸运的是，Kats还允许您检测时间序列中的异常值！用kat检测异常值只需要几行行代码。The outliers range from 2018-01-01 00:00:00 to 2019-03-01 00:00:00酷！结果证实了我们从上图中看到的情况。除了统计数据外，时间序列中还有其他一些特性，如线性、趋势强度、季节性强度、季节性参数等，您可能会感兴趣。Kats 允许通过 TsFeatures 查找有关时间序列特征的重要信息：感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Facebook开源一站式服务python时序利器Kats有什么用”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持百云主机，关注百云主机行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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