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Python工具箱：支持scikit-learn的时间序列面板数据分析库

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简介：
这是一个专为时间序列面板数据设计的数据分析库，兼容scikit-learn接口，提供高效且易于使用的Python工具，助力复杂数据分析与建模。 A Python toolbox compatible with scikit-learn for working with time series and panel data.

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  • Python工具箱：支持scikit-learn的时间序列面板数据分析库
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    这是一个专为时间序列面板数据设计的数据分析库，兼容scikit-learn接口，提供高效且易于使用的Python工具，助力复杂数据分析与建模。 A Python toolbox compatible with scikit-learn for working with time series and panel data.
     
  • Skforecast：基于Scikit-Learn模型的时间序列预测工具
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    简介：Skforecast是一款利用Scikit-Learn框架进行时间序列预测的Python工具，为用户提供了丰富的模型选择和灵活的预测功能。 skforecast 使用 scikit-learn 回归器进行时间序列预测。安装方法为：`pip install git+https://github.com/JoaquinAmatRodrigo/skforecast#master`，需要的依赖项包括 Python >= 3.7.1、numpy >= 1.20.1、pandas >= 1.2.2 和 tqdm >= 4.57.0。skforecast 允许从任何 scikit-learn 回归器创建自回归预测器，进行网格搜索以找到最佳超参数和滞后（预测变量），并包括外生变量作为预测变量。 时间序列是按时间顺序等间隔排列的数据序列。时间序列预测利用模型根据先前观察到的值来预测未来值，并且可以选择包含其他外部变量。使用时间序列时，通常不只是为了预测下一个元素 $(t+1)$ 的值。相反，最常见的目标是进行整个未来的长期预测。
     
  • 基于scikit-learn的生存分析工具：scikit-survival
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    Scikit-Survival是建立在Python机器学习库scikit-learn上的一个开源项目，专门用于生存数据分析。它提供了多种生存模型和评价指标，以满足医学、工程等领域的研究需求。 scikit-survival 是一个基于 scikit-learn 的生存分析工具包。
     
  • 时间序列分析的Matlab工具箱编程
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    本课程介绍如何使用MATLAB工具箱进行时间序列分析，涵盖数据处理、模型构建与预测等内容，适合科研和工程应用。 Matlab编写的时间序列分析工具箱包含约100个m文件，涵盖了信号生成、信号处理以及后处理等功能模块，主要用于非平稳信号的分析。
     
  • Python时间序列数据分析集
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    《Python时间序列数据分析集》是一本专注于使用Python进行时间序列数据处理与分析的专业书籍，涵盖金融、气象等领域的应用案例。 用于进行Python时间序列分析的数据集包含苹果、微软等公司自1990年以来每天的股票价格数据，共5473条记录，适合用来开展时间序列分析。
     
  • 混沌时间序列分析预测工具箱.7z
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    混沌时间序列分析预测工具箱.7z是一款用于研究和应用混沌理论进行时间序列数据分析与预测的软件包，内含多种算法及实用工具。 陆振波老师的工具箱包括求时间延迟、嵌入维数、关联维、K熵、最大李雅普诺夫指数以及盒子维等功能。
     
  • MVGC工具箱：用于时间序列数据的多元格兰杰因果分析-MATLAB工具箱
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    简介：MVGC工具箱是一款专为MATLAB设计的软件包，旨在进行时间序列数据中的多元格兰杰因果关系检验。它提供了一种有效的方法来评估和量化不同变量间的时间依赖性与因果影响。 这个工具箱由萨克勒意识科学中心开发，并得到了英国萨塞克斯大学的支持。该大学提供了MATLAB例程以实现高效准确的多元格兰杰因果关系估计和统计推断，适用于时间序列数据。具体参考文献如下：Lionel Barnett 和 Anil K. Seth，“MVGC 多元格兰杰因果关系工具箱： 格兰杰因果推理的新方法”，J. Neurosci. 方法 223 (2014)，第50-68页。 对于一般支持问题、评论、错误报告和建议的增强功能，可以通过指定邮箱获取帮助。我们特别希望了解该工具箱是否对您的研究有所帮助。
     
  • 时间序列分析预测工具箱V2.9（混沌版）
    优质
    时间序列分析预测工具箱V2.9（混沌版）是一款集成了最新混沌理论研究成果的专业软件包，专为复杂时间序列数据提供深入分析和精准预测。该版本优化了算法效率，并新增多种非线性模型支持，使用户能够更便捷地探索隐藏在数据背后的复杂动态模式，广泛应用于金融、气象及生物医学等领域的高级研究与应用开发中。 陆振波的最新混沌时间序列分析与预测工具箱包含了Logistic、Henon、Lorenz、Duffing、Rossler和Chen等多种混沌系统。
     
  • Scikit-Learn库
    优质
    Scikit-Learn是Python语言中专门用于机器学习的热门库，提供了包括分类、回归、聚类在内的多种算法和模型。 Python 机器学习 scikit-learn 手册有2000多页，内容非常全面。