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Problemas de Sktime

Sktime, Data Science Problem Solving with Time Series

 

Celia Lozano GrijalbaTech Lead Data Scientist na Bosonit, compartilha conosco o Projeto SktimeO projeto é orientado para resolver problemas com a série temporal Data Science em Python.

Solucionar os problemas da série Time Data Science em Python é um desafio. Por quê? As ferramentas existentes não são bem adequadas para tarefas em série cronológica, nem são facilmente integradas. Os modelos no pacote scikit-learn assumem que os dados são estruturados em um formato tabular. Também assume que cada coluna é id, suposições que não se aplicam aos dados das séries cronológicas. Os pacotes contendo módulos de aprendizagem de séries cronológicas, tais como modelos estatísticos, não se integram bem entre si. 

Além disso, muitas operações essenciais das séries cronológicas, como a divisão dos dados em conjuntos de teste e trens ao longo do tempo, não estão disponíveis nos pacotes Python existentes. Para enfrentar estes desafios, foi criado o sktime.

Sktime é um projeto comunitário financiado pelo Conselho de Pesquisa Econômica e Social do Reino Unido, pelo Centro de Pesquisa de Dados do Consumidor e pelo Instituto Alan Turing (onde Celia teve a oportunidade de trabalhar durante seu tempo em Manchester).

Este projeto estende o API do Scikit-learn para tarefas de séries cronológicas. Ele fornece os algoritmos e ferramentas de transformação necessários para resolver eficientemente as tarefas de classificação, previsão e regressão de séries temporais.

Se você quiser saber mais sobre Sktime. Você pode saber mais sobre a Sktime no link a seguir:

https://github.com/alan-turing-institute/sktime

Autor: Celia Lozano GrijalbaTech Lead Data Scientist na Bosonit.

Celia Lozano Grijalba

Celia Lozano Grijalba

Chefe de Dados em Bosonit

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