掌握时间序列预测：skforecast与scikit-learn模型

资源摘要信息:"skforecast：使用scikit-learn模型进行时间序列预测" skforecast是一个专门为时间序列预测而设计的Python库，它依赖于scikit-learn，一个广泛使用的机器学习库。skforecast的核心功能是利用scikit-learn的回归器来进行时间序列的预测工作，这使得熟悉scikit-learn的用户能够快速上手进行时间序列分析。 安装方法： 要安装skforecast库，可以通过pip命令直接从GitHub上安装最新的开发版本，命令如下： ``` $ pip install git+https://github.com/JoaquinAmatRodrigo/skforecast#master ``` 这样的安装方式可以让用户即时获得最新的功能和修复。 依存关系： - Python版本要求：必须是3.7.1或更高版本。 - numpy库：至少需要1.20.1版本，numpy是Python中进行科学计算的核心库。 - Pandas库：至少需要1.2.2版本，pandas提供了快速、灵活和表达力强的数据结构，是进行数据分析的基础。 - tqdm库：至少需要4.57.0版本，tqdm是一个快速的、扩展性强的Python进度条库。 - scikit-learn库：至少需要0.24版本，scikit-learn是目前最流行的机器学习库之一，提供了大量的机器学习算法实现。 特征： 1. 从任何scikit-learn回归器创建自回归预测器：这说明skforecast可以利用scikit-learn中所有的回归模型来进行自回归（AR）模型的构建。自回归模型是时间序列预测中的一种基础模型，它将时间序列的过去值作为输入特征进行预测。 2. 网格搜索以找到最佳超参数：skforecast内置了参数优化功能，支持网格搜索（Grid Search）来调整模型的超参数。这有助于找到对于特定时间序列预测任务效果最佳的参数组合。 3. 网格搜索以找到最佳滞后（预测变量）：时间序列模型通常会使用序列的滞后值作为预测变量。skforecast的这个功能可以帮助用户自动确定使用多少期的滞后值来构建预测模型，从而提升预测的准确性。 4. 包括外生变量作为预测变量：除了时间序列自身的滞后值之外，实际应用中可能还会有其他影响序列的外生变量（如温度、湿度等）。skforecast支持将这些外生变量包含在模型中作为输入特征，以构建更为复杂的预测模型。 介绍： 时间序列是一组按时间顺序排列的数据点，而时间序列预测则是根据历史数据来预测未来数据点的过程。时间序列预测在经济、金融、气象、工程等领域有广泛的应用。不同于简单的序列预测，时间序列预测往往需要考虑到时间的顺序性和潜在的季节性、趋势性。skforecast提供了一个便捷的框架，允许用户整合scikit-learn中的各种回归器来进行时间序列预测，并且可以在预测模型中加入额外的外生变量，这为构建复杂的时间序列预测模型提供了便利。 由于时间序列数据的特性，预测模型通常需要对数据进行特定的处理，例如差分、季节性调整等。skforecast作为一个扩展性强的库，旨在简化这个过程，让数据科学家和分析师可以更专注于数据的探索和模型的选择，而不用从头开始编写大量的时间序列处理代码。 Python标签指向了这个库使用的编程语言，data-science和machine-learning标签显示了这个库的适用领域，scikit-learn标签表明了它的核心依赖关系，而forecasting标签则突出了其作为时间序列预测工具的用途。这些标签有助于数据科学社区快速识别库的用途和适用范围。 文件名称列表中的"skforecast-master"表明当前安装或提供的版本是skforecast库的主分支（master branch）版本，这通常是最新开发进度的代表，意味着用户可以访问到库中最新的功能和改进。