PyTorch-Forecasting一個新的時間序列預(yù)測庫
時間序列預(yù)測在金融、天氣預(yù)報、銷售預(yù)測和需求預(yù)測等各個領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。PyTorch- forecasting是一個建立在PyTorch之上的開源Python包，專門用于簡化和增強時間序列的工作。在本文中我們介紹PyTorch-Forecasting的特性和功能，并進行示例代碼演示。
PyTorch-Forecasting的安裝非常簡單：
pip install pytorch-forecasting但是需要注意的是，他目前現(xiàn)在只支持Pytorch 1.7以上，但是2.0是否支持我沒有測試。
PyTorch-Forecasting提供了幾個方面的功能：
1、提供了一個高級接口，抽象了時間序列建模的復(fù)雜性，可以使用幾行代碼來定義預(yù)測任務(wù)，使得使用不同的模型和技術(shù)進行實驗變得容易。
2、支持多個預(yù)測模型，包括自回歸模型(AR, ARIMA)，狀態(tài)空間模型(SARIMAX)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM, GRU)和集成方法(Prophet, N-Beats)。這種多樣化的模型集確保了為您的時間序列數(shù)據(jù)選擇最合適方法的靈活性。
3、提供各種數(shù)據(jù)預(yù)處理工具來處理常見的時間序列任務(wù)，包括：缺失值輸入、縮放、特征提取和滾動窗口轉(zhuǎn)換等。除了一些數(shù)據(jù)的預(yù)處理的工具外，還提供了一個名為 TimeSeriesDataSet 的Pytorch的DS，這樣可以方便的處理時間序列數(shù)據(jù)。
4、通過統(tǒng)一的接口方便模評估：實現(xiàn)了QuantileLoss，SMAPE 等時間序列的損失函數(shù)和驗證指標，支持Pytorch Lighting 這樣可以直接使用早停和交叉驗證等訓(xùn)練方法
使用方法也很簡單：
from pytorch_forecasting import TimeSeriesDataSet, TemporalFusionTransformer
# Load and preprocess the data
dataset = TimeSeriesDataSet.from_csv('data.csv', target='target', time_idx='time', group_ids=['id'])
dataset.prepare_training(split_into_train_val_test=[0.8, 0.1, 0.1])
# Initialize and train the model
model = TemporalFusionTransformer.from_dataset(dataset)
trainer = pl.Trainer()
trainer.fit(model, dataset.train_dataloader())
# Generate predictions
predictions = model.predict(dataset.test_dataloader())
# Evaluate the model
metric = dataset.target_normalizer.metrics['mse']
print(f'Test MSE: {metric(predictions, dataset.test_dataloader())}')如果需要分類編碼，可以這樣用：
from pytorch_forecasting.data import GroupNormalizer
# Load and preprocess the data with categorical variables
dataset = TimeSeriesDataSet.from_pandas(data, target='target', time_idx='time', group_ids=['id'],
categorical_encoders={'cat_variable': GroupNormalizer()})
dataset.prepare_training(...)
# Initialize and train the model
model = TemporalFusionTransformer.from_dataset(dataset)
trainer.fit(model, dataset.train_dataloader())
# Generate predictions
predictions = model.predict(dataset.test_dataloader())
# Evaluate the model
print(f'Test MSE: {metric(predictions, dataset.test_dataloader())}')PyTorch-Forecasting是一個非常好用的工具包，就算你不使用它所有的功能，也可以將他提供的一些功能當(dāng)作鞏工具來整合到自己的項目中，如果你對使用PyTorch處理時序數(shù)據(jù)感興趣，也可以看看他的代碼當(dāng)作學(xué)習(xí)的參考，他的文檔還是比較全面的，并且也提供了很多的示例。
有興趣的看看官方的文檔和代碼示例:
https://pytorch-forecasting.readthedocs.io/en/stable/index.html
