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如果团队既要预测时间序列，又要识别其中的异常，Darts 把这两件事放在同一个库里解决。它封装了几十种模型，从经典的 ARIMA 到 N-BEATS 这类深度网络，都统一成 fit() 和 predict() 的接口，换基线模型时不用改一堆代码。围绕预测的实操环节也覆盖到了：回测、多模型融合、引入外部协变量、输出带置信区间的概率预测，都能直接上手。异常检测这边同样务实，可以用 PyOD 检测器给序列打分，也可以把任意预测或滤波模型包装成完整的异常检测器，用来盯传感器或运营数据里的异常行为。