Nixtla-Hauptfunktionen: Ein Anwendungsleitfaden zum Feature Engineering von Zeitreihendaten

Nixtla ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die eine Reihe von Tools und Dienstprogrammen für das Feature-Engineering von Zeitreihendaten bereitstellt. Es hilft Datenwissenschaftlern und Praktikern des maschinellen Lernens, genauere und effizientere Zeitreihenmodelle zu erstellen. Nixtla bietet Funktionen wie verzögerte und rollierende Fensterfunktionen, saisonale Funktionen, Fourier-Transformationsfunktionen, Zeitreihenaggregation und -zerlegung sowie Zeitreihenvorhersage. Mit Nixtla können Sie wertvolle Erfahrungen mit Zeitreihendaten sammeln und Ihre Modelle zuverlässiger und prädiktiver machen. Egal, ob Sie eine Zeitreihen-Datenanalyse oder Zeitreihen-Prognose durchführen möchten, Nixtla ist ein Tool, das einen Versuch wert ist.

In diesem Artikel werden einige wichtige Funktionen von Nixtla vorgestellt:

Nixtla bietet ein Tool zum Erstellen verzögerter Funktionen basierend auf den vergangenen Werten der Zielvariablen. Verzögerungsfunktionen können zum Modellieren von Trends und Mustern in Daten verwendet werden. Diese Funktionen können mit der Funktion „create_lags“ erstellt werden.

Nixtla bietet ein Tool zum Erstellen rollierender Fensterfunktionen. Diese Funktionen basieren auf einem beweglichen Fenster vergangener Werte der Zielvariablen. Mit der Funktion „Rollendes Fenster“ können Sie kurzfristige Trends und Muster in Ihren Daten modellieren. Diese Funktionen können einfach mit der Funktion „create_rolling“ erstellt werden.

Nixtla bietet ein Tool zum Erstellen saisonaler Features. Diese Funktionen erfassen periodische Muster in den Daten. Diese saisonalen Features können bequem mit der Funktion create_seasonal erstellt werden.

Nixtla bietet ein Tool zum Erstellen von Fourier-Transformationsfunktionen, die die Frequenzkomponenten der Daten erfassen. Diese Features können mit der Funktion create_fourier erstellt werden.

Nixtla bietet Tools zur Zeitreihenaggregation, mit denen Zeitreihendaten in zusammenfassende Statistiken wie Mittelwert, Median und Standardabweichung umgewandelt werden können. Diese Statistiken können als eine der Funktionen eines maschinellen Lernmodells verwendet werden.

Nixtla bietet Tools zur Zerlegung von Zeitreihen, um Daten in Trends, Saisonalität und Residuen aufzuteilen, die für Funktionen des maschinellen Lernens verwendet werden können.

Zeitreihenvorhersage: Nixtla enthält auch Tools für die Zeitreihenvorhersage, einschließlich ARIMA- und Prophet-Modellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNixtla-Hauptfunktionen: Ein Anwendungsleitfaden zum Feature Engineering von Zeitreihendaten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!