Sktime：用于时间序列机器学习的Python库( 三 )
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sktime还包含本地预测方法 ， 如AutoArima 。
from sktime.forecasting.arima importAutoARIMA forecaster=AutoARIMA(sp=12) forecaster.fit(y_train) y_pred = forecaster.predict(fh) plot_ys(y_train,y_test, y_pred, labels=[''y_train'', ''y_test'', ''y_pred'']); smape_loss(y_test, y_pred) >>0.07395319887252469
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想要更全面地了解Sktime的预测功能 ， 请查看Sktime预测教程 。
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时间序列的分类
最后 ， Sktime可以用于将时间序列划分为不同的序列组 。 在下面的代码示例中 ， 单个时间序列的分类和scikit-learn中的分类一样简单 ， 唯一的区别在于上面讨论的嵌套时间序列数据结构 。
from sktime.datasets import load_arrow_head fromsktime.classification.compose importTimeSeriesForestClassifier fromsklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metricsimport accuracy_score X, y =load_arrow_head(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train,y_test =train_test_split(X, y) classifier=TimeSeriesForestClassifier() classifier.fit(X_train, y_train) y_pred= classifier.predict(X_test) accuracy_score(y_test, y_pred) >>0.8679245283018868来源： https://pypi.org/project/sktime/
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数据传输至TimeSeriesForestClassifier.
关于时间序列和sktime的基本介绍就到这里啦 ， 如果想要更全面地了解时间序列分类 ， 请查看sktime单变量和多变量分类教程 。
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