timeseriesAI/tsai

Time series Timeseries Deep Learning Machine Learning Python Pytorch fastai | State-of-the-art Deep Learning library for Time Series and Sequences in Pytorch / fastai

What it solves

tsai 是一个深度学习库，旨在简化最先进时间序列和序列数据技术的实现。它提供统一的框架，支持分类、回归、预测和插补等任务，降低构建和训练这些模型的复杂度。

How it works

基于 PyTorch 与 fastai，tsai 提供高级 API 用于训练和推理。它支持多种模型架构，包括 LSTM、GRU、Transformer（如 PatchTST 和 TST）以及专门的时间序列模型如 InceptionTime 和 MiniRocket。库通过 SlidingWindow、TSStandardize 等工具处理数据准备，并要求输入数据为 3D 数组格式（[样本 × 变量 × 序列长度]）以供时间序列模型使用。

Who it’s for

数据科学家、机器学习工程师和研究人员，需要将深度学习应用于时间序列数据的预测或分类任务。

Highlights

  • Extensive Model Zoo: 包含从传统 RNN 到现代 Transformer 与 CNN 的大量 SOTA 模型。
  • Comprehensive Dataset Access: 内置支持下载超过 200 个单变量和多变量数据集，涵盖分类、回归和预测。
  • Flexible Forecasting: 支持单步和多步前瞻预测，适用于单变量和多变量的输入/输出。
  • Integrated Pipeline: 提供 sklearn 风格的 pipeline 转换和前向走访交叉验证，以提升模型准确度和评估。