WenjieDu/PyPOTS

解決する課題

現実世界の時系列データは、センサーの故障、通信エラー、機器の不具合などにより欠損が含まれる「部分的に観測された」（POTS）状態であることがよくあります。これらの欠損値は、標準的な機械学習モデルの適用を困難にします。PyPOTSは、これらの欠損値を処理し、後続の分析を実行するための統一された使いやすいツールキットを提供します。

仕組み

PyPOTSは、古典的な手法から最先端のニューラルネットワークまで、幅広い機械学習アルゴリズムに対して標準化されたAPIを提供します。データ補完（欠損値の埋め込み）、予測、分類、クラスタリング、異常検知の5つの主要タスクをサポートしています。元々欠損データ用に設計されていないモデルに対しては、ライブラリが特定の埋め込み戦略や学習アプローチ（ORT+MITなど）を適用し、部分的に観測された入力を効果的に処理できるようにします。

対象ユーザー

このプロジェクトは、データの前処理や欠損値処理の複雑さに煩わされることなく分析を行う必要がある、多変量時系列データを扱うデータサイエンティスト、エンジニア、研究者向けに設計されています。

ハイライト

• 補完、予測、分類、クラスタリング、異常検知のための包括的なアルゴリズムリストをサポート。
• 最小限のコード変更で異なるモデル間を切り替えられる統一されたAPIを提供。
• Optunaフレームワークによるハイパーパラメータ最適化をサポート。
• データセット読み込みツール（TSDB）や欠損データパターンシミュレーションツール（PyGrinder）を含む、より広範なエコシステムの一部。