Principales fonctionnalités de Nixtla : un guide d'application pour l'ingénierie des fonctionnalités des données de séries chronologiques

Nixtla est une puissante bibliothèque Python qui fournit une série d'outils et d'utilitaires pour l'ingénierie des fonctionnalités des données de séries chronologiques. Il aide les data scientists et les praticiens de l'apprentissage automatique à créer des modèles de séries chronologiques plus précis et plus efficaces. Nixtla fournit des fonctions telles que des fonctionnalités de fenêtres décalées et glissantes, des fonctionnalités saisonnières, des fonctionnalités de transformation de Fourier, l'agrégation et la décomposition de séries chronologiques et la prévision de séries chronologiques. En utilisant Nixtla, vous pouvez acquérir une expérience précieuse avec les données de séries chronologiques, rendant ainsi vos modèles plus fiables et prédictifs. Que vous souhaitiez effectuer une analyse de données de séries chronologiques ou des prévisions de séries chronologiques, Nixtla est un outil qui vaut la peine d'être essayé.

Cet article présentera quelques fonctionnalités clés de Nixtla :

Nixtla fournit un outil pour créer des fonctionnalités décalées basées sur les valeurs passées de la variable cible. Les fonctionnalités de décalage peuvent être utilisées pour modéliser des tendances et des modèles dans les données, et ces fonctionnalités peuvent être créées à l'aide de la fonction create_lags.

Nixtla fournit un outil pour créer une fonctionnalité de fenêtre déroulante. Ces fonctions sont basées sur une fenêtre mobile des valeurs passées de la variable cible. La fonctionnalité de fenêtre glissante peut être utilisée pour modéliser les tendances et les modèles à court terme dans vos données. Ces fonctionnalités peuvent être facilement créées à l’aide de la fonction create_rolling.

Nixtla fournit un outil pour créer des fonctionnalités saisonnières. Ces fonctionnalités capturent des modèles périodiques dans les données. Ces fonctionnalités saisonnières peuvent être facilement créées à l’aide de la fonction create_seasonal.

Nixtla fournit un outil pour créer des fonctionnalités de transformation de Fourier, qui capturent les composantes fréquentielles des données. Ces fonctionnalités peuvent être créées à l'aide de la fonction create_fourier.

Nixtla fournit des outils d'agrégation de séries chronologiques qui peuvent transformer les données de séries chronologiques en statistiques récapitulatives, telles que la moyenne, la médiane et l'écart type. Ces statistiques peuvent être utilisées comme l’une des fonctionnalités d’un modèle d’apprentissage automatique.

Nixtla fournit des outils de décomposition de séries chronologiques pour diviser les données en tendances, saisonnalité et résidus, qui peuvent être utilisés pour les fonctionnalités d'apprentissage automatique.

Prévisions de séries chronologiques : Nixtla comprend également des outils de prévision de séries chronologiques, notamment les modèles ARIMA et Prophet.

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