欢迎来到aeon

aeon 是一个与 scikit-learn 兼容的工具包,用于时间序列机器学习任务, 如分类、回归、聚类、异常检测、分割和相似性搜索。

  • 我们提供了一个广泛的时间序列算法库,包括许多任务的最新进展和最先进的技术。

  • 我们的算法尽可能高效地实现,例如,使用numba

  • aeon 建立在 scikit-learn 之上,允许与其他机器学习库和其他时间序列包轻松集成。

  • 我们提供了一系列工具,用于重现基准测试结果和评估在aeon和其他与scikit-learn兼容的包中实现的时间序列算法。

社区频道

GitHub: github.com/aeon-toolkit/aeon

Slack: aeon slack

Twitter: twitter/aeon-toolkit

LinkedIn: linkedin/aeon-toolkit

电子邮件: contact@aeon-toolkit.org

模块

开始时间序列分类。

开始使用时间序列外部回归。

开始时间序列聚类。

开始使用异常检测。

开始进行预测

开始使用分割

开始使用时间序列转换。

开始使用时间序列距离。

开始使用时间序列相似性搜索

aeon中使用的数据结构和容器。

如何使用aeon对算法进行基准测试。

aeon 用于时间序列的深度学习网络。

实验模块

aeon 的一些模块仍然是实验性的,可能会有变化的接口。 为了支持这些模块的开发,弃用政策 被放宽,因此建议您谨慎集成这些模块。当前的实验性模块包括:

  • anomaly_detection

  • forecasting

  • segmentation

  • similarity_search

  • 可视化