Nixtla の主な機能: 時系列データの特徴量エンジニアリングのアプリケーション ガイド

Nixtla は、時系列データの特徴エンジニアリングのための一連のツールとユーティリティを提供する強力な Python ライブラリです。データ サイエンティストや機械学習の実践者がより正確で効率的な時系列モデルを構築するのに役立ちます。 Nixtla は、ラグ ウィンドウ機能、ローリング ウィンドウ機能、季節機能、フーリエ変換機能、時系列の集計と分解、時系列予測などの機能を提供します。 Nixtla を使用すると、時系列データに関する貴重な経験を得ることができ、モデルの信頼性と予測性が高まります。時系列データ分析や時系列予測のいずれを実行したい場合でも、Nixtla は試してみる価値のあるツールです。

この記事では、Nixtla の主要な機能をいくつか紹介します。

Nixtla は、ターゲット変数の過去の値に基づいて遅延特徴を作成するツールを提供します。ラグ特徴はデータの傾向とパターンをモデル化するために使用でき、これらの特徴は create_lags 関数を使用して作成できます。

Nixtla は、ローリング ウィンドウ機能を作成するためのツールを提供します。これらの関数は、ターゲット変数の過去の値の移動ウィンドウに基づいています。ローリング ウィンドウ機能を使用すると、データの短期的な傾向とパターンをモデル化できます。これらの機能は、create_rolling 関数を使用して簡単に作成できます。

Nixtla は、季節の特集を作成するためのツールを提供します。これらの機能は、データ内の周期的なパターンをキャプチャします。これらの季節特徴は、create_seasonal 関数を使用して簡単に作成できます。

Nixtla は、データの周波数成分をキャプチャするフーリエ変換特徴を作成するためのツールを提供します。これらの特徴は、create_fourier 関数を使用して作成できます。

Nixtla は、時系列データを平均、中央値、標準偏差などの概要統計に変換できる時系列集計ツールを提供します。これらの統計は、機械学習モデルの特徴の 1 つとして使用できます。

Nixtla は、データを傾向、季節性、残差に分割するための時系列分解ツールを提供しており、機械学習機能に使用できます。

時系列予測: Nixtla には、ARIMA モデルや Prophet モデルなどの時系列予測用のツールも含まれています。

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