时间序列预测是机器学习的一个重要应用领域，它涉及根据历史数据预测未来的趋势和模式。今天，就来介绍一个 Python 库 —— Darts，它提供了一套全面的工具，可以帮助我们轻松地进行时间序列预测。
Darts 是什么？
Darts 是一个 Python 库，它专为时间序列预测而设计，提供了以下功能：
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• 数据处理: 加载、预处理和转换时间序列数据。
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• 模型: 支持多种时间序列预测模型，包括统计模型、机器学习模型和深度学习模型。
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• 评估: 评估模型的性能。
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• 可解释性: 解释模型的预测结果。
安装 Darts
使用 pip 可以轻松安装 Darts：
pip install dartsDarts 的基本用法
导入库
首先，需要导入 Darts 库：
from darts import TimeSeries
from darts.models import Prophet加载数据
Darts 支持多种数据格式，例如 CSV 文件、pandas DataFrame 等等：
# 加载数据
series = TimeSeries.from_csv('time_series.csv')划分训练集和测试集
将时间序列数据分为训练集和测试集：
# 划分训练集和测试集
train, val = series.split_after(pd.Timestamp('20200101'))创建模型
Darts 支持多种时间序列预测模型，例如 Prophet、ARIMA、LSTM 等等：
# 创建 Prophet 模型
model = Prophet()训练模型
使用训练数据训练模型：
# 训练模型
model.fit(train)预测未来值
使用训练好的模型预测未来值：
# 预测未来 30 天的值
prediction = model.predict(n=30)评估模型
使用测试数据评估模型的性能：
# 评估模型
model.backtest(series, start=pd.Timestamp('20190101'), forecast_horizon=30)Darts 的应用场景
Darts 可以用于各种时间序列预测任务，例如：
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• 销售预测: 预测未来产品的销售量。
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• 需求预测: 预测未来对商品或服务的需求。
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• 库存管理: 优化库存水平。
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• 金融预测: 预测股票价格、汇率等。
小结
Darts 是一个功能强大且易于使用的 Python 库，它可以帮助我们轻松地进行时间序列预测。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：Darts ，一个超强的时间序列库
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