Merlion时间序列的机器学习库
Merlion 是一个用于时间序列智能的 Python 库。它提供了一个端到端的机器学习框架,包括加载和转换数据、构建和训练模型、后处理模型输出以及评估模型性能。它支持各种时间序列学习任务,包括单变量和多变量时间序列的预测和异常检测。该库旨在为工程师和研究人员提供一站式解决方案,以快速开发满足其特定时间序列需求的模型,并在多个时间序列数据集中对它们进行基准测试。
Merlion 的主要特点是:
- 标准化且易于扩展的数据加载和基准测试,适用于广泛的预测和异常检测数据集。
- 用于异常检测和预测的各种模型库,在共享界面下统一。模型包括经典的统计方法、树集成和深度学习方法。高级用户可以根据需要完全配置每个模型。
- 高效、稳健地实现良好性能并为新用户提供起点的抽象
DefaultDetector
和DefaultForecaster
模型。 - AutoML 用于自动超参数调整和模型选择。
- 实用的、受行业启发的异常检测器后处理规则,使异常分数更具可解释性,同时还减少了误报的数量。
- 易于使用的集成,结合多个模型的输出以实现更强大的性能。
- 灵活的评估管道,模拟生产中模型的实时部署和重新训练,并评估预测和异常检测的性能。
- 对可视化模型预测的本机支持。
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