MLForecast

MLForecast 是一个用于时间序列预测的 Python 框架和库，它将机器学习模型应用于大规模数据集。它简化了通常复杂的自动特征工程过程——包括滞后特征、滑动统计和基于日期的特征——并且是少数原生支持分布式计算框架（如 Spark 和 Dask）的库之一，从而保证了可扩展性。它还支持使用符合预测等方法进行概率预测，为预测不确定性提供量化指标。在我们的评估中，MLForecast 能够高效处理数百万数据点，并持续优于同类工具。对于希望在高数据量场景下快速实现时间序列预测的团队，MLForecast 是一个非常有吸引力的选择。