時系列モデル(ARIMA/Prophet/NNなど)を統一的なAPIで扱えるPythonライブラリ「Darts」がかなり便利 - フリーランチ食べたい

時系列モデルを扱う上でデファクトスタンダードになりそうなPythonライブラリが出てきました。 時系列モデルを扱うPythonライブラリは、 scikit-learn のようなデファクトスタンダードなものがありません。そのため時系列モデルを用いて実装を行うためには、様々なライブラリのAPIなどの仕様を理解しつつ、それに合わせてデータ整形を行い、評価する必要があり、これはなかなか辛い作業でした。 スイスの企業 Unit8 が今年(2020年)6月末に公開した Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。 github.com Darts は現在、下記のモデルに対応しています。内側では statsmodels 、 Prophet(stan) 、 Pytorch などを使っていて、

[syou6162]

dartsって名前、色々被りすぎ問題...

[call_me_nots]

“時系列モデル予測における、欠損値補完といった前処理や、BacktestingやGrid Searchといったモデル選択・評価で用いるユーティリティも兼ね備えており、こちらもかなり便利です”

[masadream]

時系列モデル版Caret的な。sklearnベースのAPIで統一的に処理可能。よさげ

[uva]

u8darts

[misshiki]

“Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。”

[yukisno]

時系列モデル、なるほど

[knok]

名前だけどうにかならなかったのか