预测模型基类
一个预测模型将时间序列的未来值捕捉为过去值的函数，如下所示：
\[y_{t+1} = f(y_t, y_{t-1}, ..., y_1),\]
其中 \(y_t\) 表示时间序列在时间 \(t\) 的值。
主要功能是 fit() 和 predict()。fit() 通过一个或多个时间序列的历史数据来学习函数 f()。函数 predict() 将 f() 应用于一个或多个时间序列，以便获得未来所需时间戳数的预测。
- class darts.models.forecasting.forecasting_model.ModelMeta(name, bases, namespace, /, **kwargs)[源代码]¶
基类：
ABCMeta用于存储模型创建时使用的参数的元类。
在创建模型实例时，参数提取如下：
获取模型的 __init__ 签名并将所有参数和关键字参数名称以及默认值（参数为空）存储在一个有序字典 all_params 中。
将 all_params 中的参数值替换为模型创建时使用的定位参数。
从 all_params 中移除在模型创建时未作为位置参数传递的参数。这将强制要求如果未传递所有位置参数，则会引发错误。如果所有位置参数都已传递，则不会移除任何参数。
使用模型创建中的可选kwargs更新`all_params` kwargs。
将 all_params 保存到模型中。
使用 all_params 调用（创建）模型。
方法
__call__(*args, **kwargs)作为函数调用自身。
mro(/)返回类型的方法解析顺序。
register(subclass)注册一个ABC的虚拟子类。
- mro(/)¶
返回类型的方法解析顺序。
- register(subclass)¶
注册一个ABC的虚拟子类。
返回子类，以允许作为类装饰器使用。