Nixtla/tsfeatures

해결하는 문제

시계열 데이터에서 요약 통계량과 특징(특징)을 표준화된 방식으로 추출할 수 있는 방법을 제공합니다. 이는 여러 시계열의 행동을 분석하거나 예측 모델의 메타러닝에 필수적입니다.

작동 방식

이 라이브러리는 R tsfeatures 패키지의 파이썬 버전을 구현합니다. unique_id, ds, y 열을 포함한 pandas DataFrame을 처리하고, 엔트로피, 안정성, 랩니스, 자기상관과 같은 다양한 특징을 계산합니다. 데이터 주기를 자동으로 추론하거나 사용자 정의 주기 사전을 사용할 수 있습니다.

대상 사용자

시계열 예측 및 분석에 종사하는 데이터 과학자 및 분석가로, 데이터를 정량적으로 특성화하고자 하는 분들입니다.

주요 기능

• 포괄적인 특징 세트: acf_features, arch_stat, entropy, unitroot_kpss 등 다양한 특징을 포함합니다.
• 확장성: 내장된 특징과 함께 사용자 정의 특징 함수를 정의하여 계산할 수 있습니다.
• R 통합: rpy2를 통해 파이썬에서 원본 R 구현체인 tsfeatures를 직접 호출할 수 있습니다.
• M4 방법론: 기본적으로 M4 경진대회에서 FFORMA 모델에 사용된 특징을 계산합니다.