WenjieDu/PyPOTS

A Python toolkit/library for reality-centric machine/deep learning & data mining on partially-observed time series, with 50+ SOTA neural network models for scientific analysis tasks (imputation, classification, clustering, forecasting, anomaly detection, cleaning) on incomplete industrial irregularly-sampled multivariate TS with NaN missing values

What it solves

PyPOTS는 결측값을 포함한 실제 세계 시계열 데이터(Partially-Observed Time Series, 약자 POTS)를 분석하는 문제를 해결합니다. 센서 고장이나 통신 오류로 인한 데이터 누락은 고급 데이터 분석 및 머신러닝을 방해하며, 지금까지 이러한 특수 요구를 위한 통합 툴킷이 부족했습니다.

How it works

PyPOTS는 결측값이 있는 다변량 시계열에 특화된 고전 및 최신 머신러닝 알고리즘을 폭넓게 통합한 종합 Python 툴박스입니다. 통합 API와 상세 문서를 제공해 모델 구현을 간소화합니다. 원래 POTS용으로 설계되지 않은 모델에 대해서는 라이브러리가 ORT+MIT와 같은 임베딩 전략 및 학습 방식을 적용해 결측 데이터와 호환되도록 합니다.

Who it’s for

시계열 데이터를 다루면서 결측 처리에 과도한 전처리 시간이나 수동 알고리즘 구현에 시간을 들이고 싶지 않은 연구자와 엔지니어를 위해 설계되었습니다.

Highlights

  • Diverse Task Support: Supports imputation, forecasting, classification, clustering, and anomaly detection.
  • Extensive Algorithm Library: Includes a vast range of models from naive methods (mean/median) to advanced Neural Networks, Time-Series Foundation Models (TSFM), and Large Language Models (LLM) like GPT4TS.
  • Hyperparameter Optimization: Integrated support for Optuna and Microsoft NNI for tuning neural network models.
  • Ecosystem Integration: Works alongside TSDB (for easy dataset loading) and PyGrinder (for simulating missing data patterns like MCAR, MAR, and MNAR).