sktime

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处理时间序列的Python团队常常要拼凑多个独立库来实现预测、分类和异常检测，每个库的接口习惯各不相同。sktime把这类任务统一到一套兼容scikit-learn风格的API中，熟悉的fit/predict流程可以直接沿用到单变量、多变量和面板数据上。库内集成了丰富的估计器，从经典指数平滑、ARIMA族模型，到基于区间和距离的分类器、深度学习，以及把预测问题转化为回归的归约封装，还附带调参、集成和验证工具。由于接口与sklearn对齐，既有管道和验证方式无需推倒重来，不必强迫自己适应新框架。如果你希望在一个可靠的地方探索和落地跨领域的时间序列模型，而不是每次都写一次性脚本，这个项目值得认真考虑。