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何を解決するか

Darts は、時系列予測と異常検知を簡素化するために設計された Python ライブラリです。従来の統計手法から高度なディープラーニングアーキテクチャまで、幅広いモデルに対して統一されたインターフェースを提供し、異なる予測戦略の実装と比較の複雑さを軽減します。

仕組み

このライブラリは、scikit-learn と同様の一貫した fit() および predict() API を使用しており、ユーザーがモデルを簡単に切り替えられるようにしています。単変量および多変量時系列の両方をサポートし、外部データ（過去および将来の共変量）や静的共変量も扱うことができます。ディープラーニングモデルは PyTorch Lightning を使用して実装されており、GPU/TPU 加速とカスタムトレーニングループが可能です。異常検知については、Darts は専用のスコーラーと検知器を提供するか、既存の予測モデルをラップして予測値と実際の値の乖離を特定することを可能にします。

対象ユーザー

複数の時系列を含む大規模なデータセットに対して、時系列分析、予測、および異常検知を実行する必要があるデータサイエンティストや ML エンジニアを対象としています。

ハイライト

• Diverse Model Suite: ARIMA や Exponential Smoothing から N-BEATS やその他の深層ニューラルネットワークまで、あらゆるものを含みます。
• Multivariate & Global Models: 多変量時系列をサポートし、単一のモデルを複数の異なる時系列に対してトレーニングする能力を備えています。
• Probabilistic Forecasting: 信頼区間や、パラメトリック分布または分位数の推定をサポートしています。
• Comprehensive Tooling: バックテスト、データ処理（スケーリング、欠損値補完）、および階層的予測の整合性調整のための組み込みユーティリティを含みます。
• Anomaly Detection: 異常をスコアリングおよび検知するための統合ツールを提供し、PyOD との互換性もあります。
• Backend Compatibility: pandas, polars, numpy, pyarrow, および xarray とシームレスに統合されます。