AutoETS#

class AutoETS(error='add', trend=None, damped_trend=False, seasonal=None, sp=1, initialization_method='estimated', initial_level=None, initial_trend=None, initial_seasonal=None, bounds=None, dates=None, freq=None, missing='none', start_params=None, maxiter=1000, full_output=True, disp=False, callback=None, return_params=False, auto=False, information_criterion='aic', allow_multiplicative_trend=False, restrict=True, additive_only=False, ignore_inf_ic=True, n_jobs=None, random_state=None)[源代码][源代码]#

具有手动和自动拟合功能的ETS模型。

手动（固定参数）使用（auto=False，默认）是直接访问 statsmodels ETSModel [2] 的接口，而自动调优（auto=True）则是基于 statsmodels ETSModel 对 R 版本的 ets [3] 的适应。

第一个参数是直接接口到 statsmodels 参数（从 error 到 return_params） [2]。

其余参数是 R ets 参数的适应（从 auto 到 additive_only）[R9d42afde900b-3]_，用于自动模型选择。

参数:

错误str, 默认值为”add”

错误模型。取值为“add”或“mul”。如果auto=True，则忽略。

趋势str 或 None, 默认=None

趋势分量模型。取值为“add”、“mul”或None。如果auto=True，则忽略此项。

阻尼趋势bool, 默认=False

是否包含阻尼的趋势分量。如果 auto=True，则忽略。

季节性str 或 None, 默认=None

季节性模型。取值为“add”、“mul”或None。如果auto=True，则忽略。

spint, 默认=1

季节性（Holt-Winters）模型中一个完整季节性周期的周期数。例如，季度数据且具有年度周期的为4，每日数据且具有周度周期的为7。如果 seasonal 不为 None，则此项为必填。

初始化方法str, 默认=’estimated’

状态空间模型的初始化方法。以下之一：

‘估计’ (默认)
启发式
‘已知’

如果使用 ‘known’ 初始化，则必须传递 initial_level，如果适用，还需传递 initial_trend 和 initial_seasonal。’heuristic’ 使用基于数据的启发式方法来估计初始水平、趋势和季节性状态。’estimated’ 使用与初始猜测相同的启发式方法，但在拟合过程中估计初始状态。默认是 ‘estimated’。

初始级别浮点数或 None, 默认=None

初始级别组件。仅在初始化方式为 ‘已知’ 时使用。

初始趋势浮点数或 None, 默认=None

初始趋势成分。仅在初始化方式为 ‘已知’ 时使用。

initial_seasonal类似数组或 None, 默认=None

初始的季节性成分。长度为 seasonal_periods 的数组。仅在初始化方法为 ‘known’ 时使用。

边界字典或 None，默认=None

一个字典，参数名作为键，相应的边界区间作为值（列表/元组/数组）。可用的参数名取决于模型和初始化方法：

smoothing_level
smoothing_trend
smoothing_seasonal
damping_trend
initial_level
initial_trend
“initial_seasonal.0”, …, “initial_seasonal.<m-1>”

默认选项是 None，在这种情况下，使用如 [1] 中所述的传统（非线性）边界。

start_params类似数组或 None, 默认=None

将被优化的参数的初始值。如果这是 None ，将使用默认值。其长度取决于所选模型。此列表应按以下顺序包含参数，跳过所选模型中不存在的参数。

smoothing_level (alpha)
smoothing_trend (beta)
smoothing_seasonal (gamma)
damping_trend (phi)

如果 initialization_method 被设置为 ``’estimated’``（默认值），此外，参数

initial_level (\(l_{-1}\))
initial_trend (\(l_{-1}\))
initial_seasonal.0 (\(s_{-1}\))
initial_seasonal.<m-1> (\(s_{-m}\))

也需要指定。

maxiterint, 默认=1000

要执行的最大迭代次数。

完整输出bool, 默认=True

设置为 True 以在 Results 对象的 mle_retvals 属性中包含所有可用的输出。输出取决于求解器。更多信息请参阅 LikelihoodModelResults 注释部分。

dispbool, 默认=False

设置为 True 以打印收敛消息。

回调可调用回调函数(xk)或None, 默认=None

在每次迭代后调用，作为回调函数 callback(xk)，其中 xk 是当前的参数向量。

return_paramsbool, 默认=False

是否只返回最大化参数的数组。

自动bool, 默认=False

设置为 True 以启用自动模型选择。如果 auto=True，则忽略 error、trend、seasonal 和 damped_trend。

信息准则str, 默认值=”aic”

在模型选择中使用的信息准则。以下之一：

aic
bic
“aicc”

allow_multiplicative_trendbool, 默认=False

如果为 True，则在搜索模型时允许使用具有乘法趋势的模型。否则，模型空间将排除它们。

限制bool, 默认=True

如果为 True，则不允许具有无限方差的模型。

仅加性bool, 默认=False

如果为真，将只考虑加性模型。

ignore_inf_ic: bool, 默认=True

如果为真，具有负无穷信息准则（aic、bic、aicc）的模型将被忽略。

n_jobsint 或 None, 默认=None

用于自动模型拟合的并行运行作业数。None 表示 1，除非在 joblib.parallel_backend 上下文中。-1 表示使用所有处理器。

random_stateint, RandomState 实例或 None, 可选,

default=None - 如果为整数，random_state 是随机数生成器使用的种子；如果为 RandomState 实例，random_state 是随机数生成器；如果为 None，随机数生成器是 np.random 使用的 RandomState 实例。

属性:

截止: 截止 = “当前时间” 预测器的状态。
fh: 传递的预测范围。
is_fitted: 是否已调用 fit。

参见

StatsForecastAutoETS

参考文献

[1]

Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. (2019) 预测：原理与实践，第三版，OTexts: 澳大利亚墨尔本。OTexts.com/fpp3。访问于2020年4月19日。

[2] (1,2)

Statsmodels ETS:

https://www.statsmodels.org/stable/_modules/statsmodels/tsa/exponential_smoothing/ets.html#ETSModel

[3]

ETS 的 R 版本: https://www.rdocumentation.org/packages/forecast/versions/8.12/topics/ets

示例

>>> from sktime.datasets import load_airline
>>> from sktime.forecasting.ets import AutoETS
>>> y = load_airline()
>>> forecaster = AutoETS(auto=True, n_jobs=-1, sp=12)  
>>> forecaster.fit(y)  
AutoETS(...)
>>> y_pred = forecaster.predict(fh=[1,2,3])  

方法

`check_is_fitted`()	检查估计器是否已被拟合。
`clone`()	获取具有相同超参数的对象副本。
`clone_tags`(estimator[, tag_names])	从另一个估计器克隆标签作为动态覆盖。
`create_test_instance`([parameter_set])	如果可能，构造 Estimator 实例。
`create_test_instances_and_names`([parameter_set])	创建所有测试实例的列表及其名称列表。
`fit`(y[, X, fh])	将预测器拟合到训练数据。
`fit_predict`(y[, X, fh, X_pred])	在未来的时间范围内拟合和预测时间序列。
`get_class_tag`(tag_name[, tag_value_default])	获取类标签的值。
`get_class_tags`()	从类及其所有父类中获取类标签。
`get_config`()	获取 self 的配置标志
`get_fitted_params`([deep])	获取拟合参数。
`get_param_defaults`()	获取对象的参数默认值。
`get_param_names`([sort])	获取对象的参数名称。
`get_params`([deep])	获取此对象的参数值字典。
`get_tag`(tag_name[, tag_value_default, ...])	从估计器类获取标签值并动态覆盖标签。
`get_tags`()	从估计器类和动态标签覆盖中获取标签。
`get_test_params`([parameter_set])	返回估计器的测试参数设置。
`is_composite`()	检查对象是否由其他 BaseObjects 组成。
`load_from_path`(serial)	从文件位置加载对象。
`load_from_serial`(serial)	从序列化的内存容器加载对象。
`predict`([fh, X])	预测未来时间范围内的时序数据。
`predict_interval`([fh, X, coverage])	计算/返回预测区间预测。
`predict_proba`([fh, X, marginal])	计算/返回完全概率预测。
`predict_quantiles`([fh, X, alpha])	计算/返回分位数预测。
`predict_residuals`([y, X])	返回时间序列预测的残差。
`predict_var`([fh, X, cov])	计算/返回方差预测。
`reset`()	将对象重置为初始化后的干净状态。
`save`([path, serialization_format])	将序列化的自身保存到类字节对象或 (.zip) 文件中。
`score`(y[, X, fh])	使用MAPE（非对称）对地面实况进行分数预测。
`set_config`(**config_dict)	将配置标志设置为给定值。
`set_params`(**params)	设置此对象的参数。
`set_random_state`([random_state, deep, ...])	设置 random_state 伪随机种子参数为 self。
`set_tags`(**tag_dict)	将动态标签设置为给定值。
`summary`()	获取拟合预测器的摘要。
`update`(y[, X, update_params])	更新截止值，并可选择更新拟合参数。
`update_predict`(y[, cv, X, update_params, ...])	在测试集上迭代地进行预测并更新模型。
`update_predict_single`([y, fh, X, update_params])	用新数据更新模型并进行预测。

summary()[源代码][源代码]#

获取拟合预测器的摘要。

这与 statsmodels 中的实现相同：https://www.statsmodels.org/dev/examples/notebooks/generated/ets.html

classmethod get_test_params(parameter_set='default')[源代码][源代码]#

返回估计器的测试参数设置。

参数:

参数集str, 默认值=”default”: 要返回的测试参数集的名称，用于测试。如果没有为某个值定义特殊参数，将返回 "default" 集。

返回:

参数字典或字典列表

check_is_fitted()[源代码]#

检查估计器是否已被拟合。

引发:

NotFittedError: 如果估计器尚未拟合。

clone()[源代码]#

获取具有相同超参数的对象副本。

克隆是一个在初始化后状态下的不同对象，没有共享引用。此函数等同于返回 self 的 sklearn.clone。

引发:

如果克隆不符合规范，由于 __init__ 存在错误，将引发 RuntimeError。

注释

如果成功，值等于 type(self)(**self.get_params(deep=False))。

clone_tags(estimator, tag_names=None)[源代码]#

从另一个估计器克隆标签作为动态覆盖。

参数:

估计器继承自 BaseEstimator 的估计器
标签名称str 或 str 列表, 默认 = None: 要克隆的标签名称。如果为 None，则使用估计器中的所有标签作为 tag_names。

返回:

自我: 自我引用。

注释

通过在 tag_set 中设置标签值，从估计器中将标签设置为 self 中的动态标签，从而改变对象状态。

classmethod create_test_instance(parameter_set='default')[源代码]#

如果可能，构造 Estimator 实例。

参数:

参数集str, 默认值=”default”: 要返回的测试参数集的名称，用于测试。如果没有为某个值定义特殊参数，将返回 “default” 集。

返回:

实例使用默认参数的类实例

注释

get_test_params 可以返回字典或字典列表。此函数获取 get_test_params 返回的第一个或单个字典，并使用该字典构建对象。

classmethod create_test_instances_and_names(parameter_set='default')[源代码]#

创建所有测试实例的列表及其名称列表。

参数:

参数集str, 默认值=”default”: 要返回的测试参数集的名称，用于测试。如果没有为某个值定义特殊参数，将返回 “default” 集。

返回:

objscls 的实例列表: 第 i 个实例是 cls(**cls.get_test_params()[i])
名称list of str, 与 objs 长度相同: 第 i 个元素是测试中第 i 个 obj 实例的名称，约定为 {cls.__name__}-{i}，如果存在多个实例，否则为 {cls.__name__}。

property cutoff[源代码]#

截止 = “当前时间” 预测器的状态。

返回:

截止pandas 兼容的索引元素，或 None: pandas 兼容的索引元素，如果已设置截止值；否则为 None

property fh[源代码]#: 传递的预测范围。

fit(y, X=None, fh=None)[源代码]#

将预测器拟合到训练数据。

状态变化：: 将状态更改为“已拟合”。

写给自己：

设置以“_”结尾的拟合模型属性，拟合属性可以通过 get_fitted_params 进行检查。

将 self.is_fitted 标志设置为 True。

将 self.cutoff 设置为在 y 中看到的最后一个索引。

如果传递了 fh，则将其存储到 self.fh。

参数:

y : 以 sktime 兼容数据容器格式表示的时间序列。时间序列在

要拟合预测器的时间序列。

sktime 中的单个数据格式被称为 mtype 规范，每个 mtype 实现了一个抽象的 scitype。

Series 类型 = 单个时间序列，常规预测。pd.DataFrame、pd.Series 或 ``np.ndarray``（1D 或 2D）
Panel 类型 = 时间序列集合，全局/面板预测。pd.DataFrame 带有 2 级行 MultiIndex (实例, 时间)，3D np.ndarray (实例, 变量, 时间)，list 类型的 Series pd.DataFrame
Hierarchical 类型 = 分层集合，用于分层预测。pd.DataFrame 带有 3 个或更多级别的行 MultiIndex (hierarchy_1, ..., hierarchy_n, time)

有关数据格式的更多详细信息，请参阅关于 mtype 的术语表。关于使用方法，请参阅预测教程 examples/01_forecasting.ipynb

fhint, list, np.array 或 ForecastingHorizon, 可选 (默认=None)

预测时间范围编码了需要预测的时间戳。如果 self.get_tag("requires-fh-in-fit") 为 True，则必须在 fit 中传递，不可选

X : sktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）。时间序列在

模型拟合的外生时间序列。应与 y 具有相同的类型`（``Series`、Panel 或 Hierarchical）。如果 self.get_tag("X-y-must-have-same-index")，则 X.index 必须包含 y.index。

返回:

self自我引用。

fit_predict(y, X=None, fh=None, X_pred=None)[源代码]#

在未来的时间范围内拟合和预测时间序列。

与 fit(y, X, fh).predict(X_pred) 相同。如果未传递 X_pred，则与 fit(y, fh, X).predict(X) 相同。

状态变化：: 将状态更改为“已拟合”。

写给自己：

设置以“_”结尾的拟合模型属性，拟合属性可以通过 get_fitted_params 进行检查。

将 self.is_fitted 标志设置为 True。

将 self.cutoff 设置为在 y 中看到的最后一个索引。

将 fh 存储到 self.fh。

参数:

ysktime 兼容数据容器格式中的时间序列

要拟合预测器的时间序列。

sktime 中的单个数据格式被称为 mtype 规范，每个 mtype 实现了一个抽象的 scitype。

Series 类型 = 单个时间序列，常规预测。pd.DataFrame、pd.Series 或 ``np.ndarray``（1D 或 2D）
Panel 类型 = 时间序列集合，全局/面板预测。pd.DataFrame 带有 2 级行 MultiIndex (实例, 时间)，3D np.ndarray (实例, 变量, 时间)，list 类型的 Series pd.DataFrame
Hierarchical 类型 = 分层集合，用于分层预测。pd.DataFrame 带有 3 个或更多级别的行 MultiIndex (hierarchy_1, ..., hierarchy_n, time)

有关数据格式的更多详细信息，请参阅关于 mtype 的术语表。关于使用方法，请参阅预测教程 examples/01_forecasting.ipynb

fh : int, list, np.array 或 ForecastingHorizon (不可选)int, list, np.array 或

预测范围编码了要预测的时间戳。

X : sktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）。时间序列在

模型拟合的外生时间序列。应与 y 具有相同的类型`（``Series`、Panel 或 Hierarchical）。如果 self.get_tag("X-y-must-have-same-index")，则 X.index 必须包含 y.index。

X_predsktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）

用于预测的外生时间序列。如果传递，将在预测中使用，而不是X。应与``fit``中的``y``具有相同的类型（Series、Panel``或``Hierarchical）。如果``self.get_tag(“X-y-must-have-same-index”)``，``X.index``必须包含``fh``索引引用。

返回:

y_predsktime 兼容数据容器格式中的时间序列: 在 fh 处的点预测，具有与 fh 相同的索引。y_pred 与最近传递的 y 具有相同类型：Series、Panel、Hierarchical 科学类型，相同格式（见上文）

classmethod get_class_tag(tag_name, tag_value_default=None)[源代码]#

获取类标签的值。

不返回在实例上定义的动态标签（通过 set_tags 或 clone_tags 设置）的信息。

参数:

标签名称str: 标签值的名称。
tag_value_default任何: 如果未找到标签，则使用默认/回退值。

返回:

tag_value: self 中 tag_name 标签的值。如果未找到，则返回 tag_value_default。

classmethod get_class_tags()[源代码]#

从类及其所有父类中获取类标签。

从 _tags 类属性中检索标签：值对。不返回从实例中定义的动态标签（通过 set_tags 或 clone_tags 设置）的信息。

返回:

collected_tagsdict: 类标签名称字典：标签值对。通过嵌套继承从 _tags 类属性中收集。

get_config()[源代码]#

获取 self 的配置标志

返回:

config_dictdict: 配置名称 : 配置值对的字典。从 _config 类属性通过嵌套继承收集，然后从 _config_dynamic 对象属性中覆盖和新标签。

get_fitted_params(deep=True)[源代码]#

获取拟合参数。

状态要求：: 需要状态为“已拟合”。

参数:

深度bool, 默认=True

是否返回组件的拟合参数。

如果为真，将返回此对象的参数名称 : 值的字典，包括可拟合组件的拟合参数（= BaseEstimator 值的参数）。
如果为 False，将返回此对象的参数名称 : 值的字典，但不包括组件的拟合参数。

返回:

fitted_params带有字符串键的字典

拟合参数的字典，paramname : paramvalue 键值对包括：

always: 该对象的所有拟合参数，通过 get_param_names 获取的值是该对象对应键的拟合参数值。
如果 deep=True，还包含组件参数的键/值对，组件的参数被索引为 [componentname]__[paramname]，所有 componentname 的参数都以其值的形式显示为 paramname。
如果 deep=True，还包含任意级别的组件递归，例如 [componentname]__[componentcomponentname]__[paramname] 等。

classmethod get_param_defaults()[源代码]#

获取对象的参数默认值。

返回:

default_dict: dict[str, Any]: 键是 cls 中在 __init__ 中定义了默认值的所有参数，值是 __init__ 中定义的默认值。

classmethod get_param_names(sort=True)[源代码]#

获取对象的参数名称。

参数:

排序bool, 默认=True: 是否按字母顺序返回参数名称（True），或按它们在类 __init__ 中出现的顺序返回（False）。

返回:

param_names: list[str]: cls 的参数名称列表。如果 sort=False，则按它们在类 __init__ 中出现的顺序排列。如果 sort=True，则按字母顺序排列。

get_params(deep=True)[源代码]#

获取此对象的参数值字典。

参数:

深度bool, 默认=True

是否返回组件的参数。

如果为真，将返回此对象的参数名称 : 值的字典，包括组件的参数（= BaseObject 值的参数）。
如果为 False，将返回此对象的参数名称 : 值的字典，但不包括组件的参数。

返回:

参数带有字符串键的字典

参数的字典，paramname : paramvalue 键值对包括：

总是：此对象的所有参数，如通过 get_param_names 获取的值，是该键的参数值，此对象的值始终与构造时传递的值相同。
如果 deep=True，还包含组件参数的键/值对，组件的参数被索引为 [componentname]__[paramname]，componentname 的所有参数以 paramname 及其值的形式出现。
如果 deep=True，还包含任意层级的组件递归，例如，[componentname]__[componentcomponentname]__[paramname]，等等

get_tag(tag_name, tag_value_default=None, raise_error=True)[源代码]#

从估计器类获取标签值并动态覆盖标签。

参数:

标签名称str: 要检索的标签名称
tag_value_default任何类型，可选；默认=None: 如果未找到标签，则使用默认/回退值
raise_error布尔: 当未找到标签时是否引发 ValueError

返回:

标签值任何: self 中 tag_name 标签的值。如果未找到，如果 raise_error 为 True，则返回错误，否则返回 tag_value_default。

引发:

如果 raise_error 为 True，即如果 tag_name 不在其中，则引发 ValueError。
self.get_tags().keys()

get_tags()[源代码]#

从估计器类和动态标签覆盖中获取标签。

返回:

collected_tagsdict: 标签名称 : 标签值对的字典。通过嵌套继承收集自 _tags 类属性，然后是 _tags_dynamic 对象属性的任何覆盖和新标签。

is_composite()[源代码]#

检查对象是否由其他 BaseObjects 组成。

复合对象是一个包含对象的对象，作为参数。在实例上调用，因为这可能因实例而异。

返回:

composite: bool: 一个对象是否具有任何值为 BaseObjects 的参数。

property is_fitted[源代码]#: 是否已调用 fit。

classmethod load_from_path(serial)[源代码]#

从文件位置加载对象。

参数:

串行ZipFile(path).open(“object”) 的结果

返回:

反序列化自身，结果输出到 path，通过 cls.save(path)

classmethod load_from_serial(serial)[源代码]#

从序列化的内存容器加载对象。

参数:

serial : cls.save(None) 输出的第一个元素输出结果的第一个元素

返回:

反序列化自身，结果输出为 serial，来自 cls.save(None)

predict(fh=None, X=None)[源代码]#

预测未来时间范围内的时序数据。

状态要求：: 需要状态为“已拟合”，即 self.is_fitted=True。

在 self 中的访问：

以“_”结尾的拟合模型属性

self.cutoff, self.is_fitted

写给自己：: 如果传入了 fh 且之前未传入，则将其存储到 self.fh 中。

参数:

fh : int, list, np.array 或 ForecastingHorizon，可选（默认=None）int, list, np.array 或: 预测时间范围编码了要预测的时间戳。如果在 fit 中已经传递，则不应再传递。如果在 fit 中未传递，则必须传递，不可选。
X : sktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）时间序列在: 用于预测的外生时间序列。应与``fit``中的``y``具有相同的科学类型（Series、Panel``或``Hierarchical）。如果``self.get_tag(“X-y-must-have-same-index”)``，则``X.index``必须包含``fh``索引参考。

返回:

y_predsktime 兼容数据容器格式中的时间序列: 在 fh 处的点预测，具有与 fh 相同的索引。y_pred 与最近传递的 y 具有相同类型：Series、Panel、Hierarchical 科学类型，相同格式（见上文）

predict_interval(fh=None, X=None, coverage=0.9)[源代码]#

计算/返回预测区间预测。

如果 coverage 是可迭代的，将计算多个区间。

状态要求：: 需要状态为“已拟合”，即 self.is_fitted=True。

在 self 中的访问：

以“_”结尾的拟合模型属性

self.cutoff, self.is_fitted

写给自己：: 如果传入了 fh 且之前未传入，则将其存储到 self.fh 中。

参数:

fh : int, list, np.array 或 ForecastingHorizon，可选（默认=None）int, list, np.array 或: 预测时间范围编码了要预测的时间戳。如果在 fit 中已经传递，则不应再传递。如果在 fit 中未传递，则必须传递，不可选。
X : sktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）时间序列在: 用于预测的外生时间序列。应与``fit``中的``y``具有相同的科学类型（Series、Panel``或``Hierarchical）。如果``self.get_tag(“X-y-must-have-same-index”)``，则``X.index``必须包含``fh``索引参考。
覆盖率浮点数或唯一值的浮点数列表，可选（默认值=0.90）: 预测区间的标称覆盖率

返回:

pred_intpd.DataFrame

列具有多重索引：第一级是来自拟合中 y 的变量名称。

计算间隔的第二级覆盖分数。: 按照输入 coverage 中的相同顺序。

第三级是字符串 “lower” 或 “upper”，用于下限/上限区间。

行索引为 fh，附加（上层）级别等于实例级别，

从 y 中可以看出，如果 y 在拟合中是面板或分层的。

条目是下限/上限区间端的预测，

对于列索引中的变量，在第二列索引的名义覆盖范围内，根据第三列索引的上下限，对于行索引。上下限区间预测等价于在覆盖范围内的alpha = 0.5 - c/2, 0.5 + c/2的分位数预测。

predict_proba(fh=None, X=None, marginal=True)[源代码]#

计算/返回完全概率预测。

注意：目前仅针对 Series（非面板，非层次结构）y 实现。

状态要求：: 需要状态为“已拟合”，即 self.is_fitted=True。

在 self 中的访问：

以“_”结尾的拟合模型属性

self.cutoff, self.is_fitted

写给自己：: 如果传入了 fh 且之前未传入，则将其存储到 self.fh 中。

参数:

fh : int, list, np.array 或 ForecastingHorizon，可选（默认=None）int, list, np.array 或: 预测时间范围编码了要预测的时间戳。如果在 fit 中已经传递，则不应再传递。如果在 fit 中未传递，则必须传递，不可选。
X : sktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）时间序列在: 用于预测的外生时间序列。应与``fit``中的``y``具有相同的科学类型（Series、Panel``或``Hierarchical）。如果``self.get_tag(“X-y-must-have-same-index”)``，则``X.index``必须包含``fh``索引参考。
边缘bool, 可选 (默认=True): 返回的分布是否按时间索引是边际的

返回:

pred_distsktime 基础分布: 如果 marginal=True，则为预测分布；如果 marginal=False 并由方法实现，则为按时间点的边际分布；如果 marginal=False 并由方法实现，则为联合分布。

predict_quantiles(fh=None, X=None, alpha=None)[源代码]#

计算/返回分位数预测。

如果 alpha 是可迭代的，将计算多个分位数。

状态要求：: 需要状态为“已拟合”，即 self.is_fitted=True。

在 self 中的访问：

以“_”结尾的拟合模型属性

self.cutoff, self.is_fitted

写给自己：: 如果传入了 fh 且之前未传入，则将其存储到 self.fh 中。

参数:

fh : int, list, np.array 或 ForecastingHorizon，可选（默认=None）int, list, np.array 或: 预测时间范围编码了要预测的时间戳。如果在 fit 中已经传递，则不应再传递。如果在 fit 中未传递，则必须传递，不可选。
X : sktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）时间序列在: 用于预测的外生时间序列。应与``fit``中的``y``具有相同的科学类型（Series、Panel``或``Hierarchical）。如果``self.get_tag(“X-y-must-have-same-index”)``，则``X.index``必须包含``fh``索引参考。
alpha浮点数或唯一值的浮点数列表，可选（默认值=[0.05, 0.95]）: 概率或其列表，用于计算分位数预测。

返回:

分位数pd.DataFrame

列具有多重索引：第一级是来自拟合中 y 的变量名称。: 第二级是传递给函数的 alpha 值。
行索引为 fh，附加（上层）级别等于实例级别，: 从 y 中可以看出，如果 y 在拟合中是面板或分层的。
条目是分位数预测，对于列索引中的变量。: 在第二列索引的分位数概率中，对应于行索引。

predict_residuals(y=None, X=None)[源代码]#

返回时间序列预测的残差。

将在 y.index 处为预测计算残差。

如果必须在拟合中传递 fh，则必须与 y.index 一致。如果 y 是 np.ndarray，并且在拟合中没有传递 fh，则将在 fh 为 range(len(y.shape[0])) 时计算残差。

状态要求：: 需要状态为“已拟合”。如果已设置 fh，则必须对应于 y 的索引（pandas 或整数）
在 self 中的访问：: 以“_”结尾的拟合模型属性。self.cutoff, self._is_fitted
写给自己：: 无。

参数:

ysktime 兼容数据容器格式中的时间序列

带有地面真值观测的时间序列，用于计算残差。必须与预测返回的类型、维度及索引相同。

如果为 None，则使用目前为止看到的 y（self._y），特别是：

如果前面调用了一次 fit 方法，那么会产生样本内残差
如果拟合需要 fh，它必须指向拟合中 y 的索引

Xsktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）

用于更新和预测的外生时间序列应与 fit 中的 y 具有相同的科学类型（Series、Panel 或 Hierarchical）。如果 self.get_tag("X-y-must-have-same-index")，则 X.index 必须包含 fh 索引引用和 y.index。

返回:

y_res : 以 sktime 兼容数据容器格式表示的时间序列时间序列在: 在 fh 处的预测残差，具有与 fh 相同的索引。y_res 与最近传递的 y 具有相同类型：Series、Panel、Hierarchical 科学类型，相同格式（见上文）

predict_var(fh=None, X=None, cov=False)[源代码]#

计算/返回方差预测。

状态要求：: 需要状态为“已拟合”，即 self.is_fitted=True。

在 self 中的访问：

以“_”结尾的拟合模型属性

self.cutoff, self.is_fitted

写给自己：: 如果传入了 fh 且之前未传入，则将其存储到 self.fh 中。

参数:

fh : int, list, np.array 或 ForecastingHorizon，可选（默认=None）int, list, np.array 或: 预测时间范围编码了要预测的时间戳。如果在 fit 中已经传递，则不应再传递。如果在 fit 中未传递，则必须传递，不可选。
X : sktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）时间序列在: 用于预测的外生时间序列。应与``fit``中的``y``具有相同的科学类型（Series、Panel``或``Hierarchical）。如果``self.get_tag(“X-y-must-have-same-index”)``，则``X.index``必须包含``fh``索引参考。
covbool, 可选 (默认=False): 如果为 True，则计算协方差矩阵预测。如果为 False，则计算边际方差预测。

返回:

pred_var : pd.DataFrame, 格式取决于 cov 变量pd.DataFrame，格式依赖于

如果 cov=False:

列名与在 fit/update 中传递的 y 完全一致。: 对于无名称的格式，列索引将是一个 RangeIndex。
行索引是 fh，附加级别等于实例级别，: 从 y 中可以看出，如果 y 在拟合中是面板或分层的。

条目是变量预测，对于 col 索引中的变量。给定变量和 fh 索引的变量预测是一个预测

给定观测数据，计算该变量和索引的方差。

如果 cov=True:

列索引是一个多重索引：第一级是变量名称（如上所示）: 2nd level 是 fh。
行索引是 fh，附加级别等于实例级别，: 从 y 中可以看出，如果 y 在拟合中是面板或分层的。
条目是（共）方差预测，对于列索引中的变量 var，以及: 行和列中时间索引之间的协方差。

注意：不同变量之间不会返回协方差预测。

reset()[源代码]#

将对象重置为初始化后的干净状态。

使用 reset，使用当前的超参数值（get_params 的结果）运行 __init__。这将移除任何对象属性，除了：

超参数 = __init__ 的参数

包含双下划线的对象属性，即字符串”__”

类和对象方法，以及类属性也不受影响。

返回:

自身: 类的实例重置为干净的初始化后状态，但保留当前的超参数值。

注释

等同于 sklearn.clone 但覆盖了 self。在调用 self.reset() 之后，self 的值等于 type(self)(**self.get_params(deep=False))

save(path=None, serialization_format='pickle')[源代码]#

将序列化的自身保存到类字节对象或 (.zip) 文件中。

行为：如果 path 是 None，则返回内存中的序列化自身；如果 path 是一个文件位置，则将自身存储在该位置作为一个 zip 文件。

保存的文件是包含以下内容的zip文件：_metadata - 包含自身的类，即 type(self) _obj - 序列化的自身。此类使用默认的序列化（pickle）。

参数:

路径无或文件位置（字符串或路径）: 如果为 None，则将 self 保存到内存对象中；如果为文件位置，则将 self 保存到该文件位置。如果：

path=”estimator” 则会在当前工作目录下生成一个名为 estimator.zip 的压缩文件。path=”/home/stored/estimator” 则会在 /home/stored/ 目录下存储一个名为 estimator.zip 的压缩文件。
serialization_format: str, 默认 = “pickle”: 用于序列化的模块。可用的选项有 “pickle” 和 “cloudpickle”。请注意，非默认格式可能需要安装其他软依赖。

返回:

如果 path 为 None - 内存中序列化的 self
如果 path 是文件位置 - 带有文件引用的 ZipFile

score(y, X=None, fh=None)[源代码]#

使用MAPE（非对称）对地面实况进行分数预测。

参数:

ypd.Series, pd.DataFrame, 或 np.ndarray (1D 或 2D): 时间序列评分
fhint, list, array-like 或 ForecastingHorizon, 可选 (默认=None): 预测者通过前瞻的步骤来预测未来。
Xpd.DataFrame，或 2D np.array，可选（默认=None）: 外生时间序列评分，如果 self.get_tag(“X-y-must-have-same-index”)，则 X.index 必须包含 y.index

返回:

分数浮动: self.predict(fh, X) 相对于 y_test 的 MAPE 损失。

参见

sktime.performance_metrics.forecasting.mean_absolute_percentage_error

set_config(**config_dict)[源代码]#

将配置标志设置为给定值。

参数:

config_dictdict

配置名称 : 配置值对的字典。有效的配置、值及其含义如下所示：

显示str, “diagram” (默认), 或 “text”

jupyter 内核如何显示实例

“diagram” = html 盒子图表示
“text” = 字符串打印输出

print_changed_onlybool, 默认=True

是否仅打印与默认值不同的自身参数（False），或打印所有参数名称和值（False）。不嵌套，即仅影响自身，不影响组件估计器。

警告str, “on” (默认), 或 “off”

是否引发警告，仅影响来自 sktime 的警告

“on” = 将引发来自 sktime 的警告
“off” = 不会从 sktime 引发警告

后端:并行str, 可选, 默认=”None”

在广播/矢量化时用于并行化的后端，可选之一

“None”: 按顺序执行循环，简单的列表推导
“loky”, “multiprocessing” 和 “threading”: 使用 joblib.Parallel
“joblib”：自定义和第三方 joblib 后端，例如 spark
“dask”: 使用 dask，需要在环境中安装 dask 包

backend:parallel:paramsdict, 可选, 默认={} (未传递参数)

传递给并行化后端的附加参数作为配置。有效键取决于 backend:parallel 的值：

“None”: 没有额外参数, backend_params 被忽略
“loky”, “multiprocessing” 和 “threading”: 默认 joblib 后端任何有效的 joblib.Parallel 键都可以在这里传递，例如 n_jobs，除了 backend 直接由 backend 控制。如果未传递 n_jobs，它将默认为 -1，其他参数将默认为 joblib 默认值。
“joblib”: 自定义和第三方 joblib 后端，例如 spark。任何 joblib.Parallel 的有效键都可以在这里传递，例如 n_jobs，在这种情况下 backend 必须作为 backend_params 的键传递。如果未传递 n_jobs，它将默认为 -1，其他参数将默认为 joblib 的默认值。
“dask”: 任何 dask.compute 的有效键都可以传递，例如 scheduler

记住数据bool, 默认=True

是否在 fit 中存储 self._X 和 self._y，并在 update 中更新。如果为 True，则存储并更新 self._X 和 self._y。如果为 False，则不存储和更新 self._X 和 self._y。这在使用 save 时减少了序列化的大小，但 update 将默认执行“什么都不做”而不是“重新拟合所有已见数据”。

返回:

self自我引用。

注释

更改对象状态，将 config_dict 中的配置复制到 self._config_dynamic。

set_params(**params)[源代码]#

设置此对象的参数。

该方法适用于简单估计器以及复合对象。参数键字符串 <component>__<parameter> 可用于复合对象，即包含其他对象的对象，以访问组件 <component> 中的 <parameter>。如果这使得引用明确，例如没有两个组件的参数名称相同，则也可以使用不带 <component>__ 的字符串 <parameter>。

参数:

**参数dict: BaseObject 参数，键必须是 <组件>__<参数> 字符串。如果 get_params 键中唯一，__ 后缀可以别名为完整字符串。

返回:

self引用自身（在参数设置之后）

set_random_state(random_state=None, deep=True, self_policy='copy')[源代码]#

设置 random_state 伪随机种子参数为 self。

通过 estimator.get_params 查找名为 random_state 的参数，并通过 set_params 将其设置为由 random_state 派生的整数。这些整数通过 sample_dependent_seed 的链哈希采样得到，并保证种子随机生成器的伪随机独立性。

根据 self_policy 应用于 estimator 中的 random_state 参数，并且仅当 deep=True 时应用于剩余的组件估计器。

注意：即使 self 没有 random_state，或者没有任何组件有 random_state 参数，也会调用 set_params。因此，set_random_state 将重置任何 scikit-base 估计器，即使那些没有 random_state 参数的估计器。

参数:

random_stateint, RandomState 实例或 None, 默认=None

伪随机数生成器，用于控制随机整数的生成。传递整数以在多次函数调用中获得可重复的输出。

深度bool, 默认=True

是否在子估计器中设置随机状态。如果为 False，则仅设置 self 的 random_state 参数（如果存在）。如果为 True，则还会在子估计器中设置 random_state 参数。

self_policystr, 可选值为 {“copy”, “keep”, “new”}, 默认值为 “copy”

“复制” : estimator.random_state 被设置为输入 random_state
“保持” : estimator.random_state 保持不变
“new” : estimator.random_state 被设置为一个新随机状态，

派生自输入 random_state，并且通常与它不同

返回:

self自我引用

set_tags(**tag_dict)[源代码]#

将动态标签设置为给定值。

参数:

**标签字典dict: 标签名称：标签值对的字典。

返回:

自我: 自我引用。

注释

通过在 tag_dict 中设置标签值，将对象状态更改为 self 中的动态标签。

update(y, X=None, update_params=True)[源代码]#

更新截止值，并可选择更新拟合参数。

如果没有实现特定于估计器的更新方法，默认的回退如下：

update_params=True: 拟合所有迄今为止观察到的数据

update_params=False: 更新截止并仅记住数据

状态要求：: 需要状态为“已拟合”，即 self.is_fitted=True。

在 self 中的访问：

以“_”结尾的拟合模型属性

self.cutoff, self.is_fitted

写给自己：

将 self.cutoff 更新为在 y 中看到的最新索引。

如果 update_params=True，则更新以 “_” 结尾的拟合模型属性。

参数:

y : 以 sktime 兼容数据容器格式表示的时间序列。时间序列在

用于更新预测器的时间序列。

sktime 中的单个数据格式被称为 mtype 规范，每个 mtype 实现了一个抽象的 scitype。

Series 类型 = 单个时间序列，常规预测。pd.DataFrame、pd.Series 或 ``np.ndarray``（1D 或 2D）
Panel 类型 = 时间序列集合，全局/面板预测。pd.DataFrame 带有 2 级行 MultiIndex (实例, 时间)，3D np.ndarray (实例, 变量, 时间)，list 类型的 Series pd.DataFrame
Hierarchical 类型 = 分层集合，用于分层预测。pd.DataFrame 带有 3 个或更多级别的行 MultiIndex (hierarchy_1, ..., hierarchy_n, time)

有关数据格式的更多详细信息，请参阅关于 mtype 的术语表。关于使用方法，请参阅预测教程 examples/01_forecasting.ipynb

X : sktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）。时间序列在

用于更新模型拟合的外生时间序列应与 y 具有相同的 scitype`（``Series`、Panel 或 Hierarchical）。如果 self.get_tag("X-y-must-have-same-index")，则 X.index 必须包含 y.index。

update_paramsbool, 可选 (默认=True)

是否应更新模型参数。如果 False，则仅更新截止值，模型参数（例如，系数）不会更新。

返回:

self自我引用

update_predict(y, cv=None, X=None, update_params=True, reset_forecaster=True)[源代码]#

在测试集上迭代地进行预测并更新模型。

简写形式，用于执行多个 update / predict 执行链，基于时间分割器 cv 进行数据回放。

与以下相同（如果仅 y、cv 为非默认值）：

self.update(y=cv.split_series(y)[0][0])
记得 self.predict() （稍后在单个批次中返回）
self.update(y=cv.split_series(y)[1][0])
记得 self.predict() （稍后在单个批次中返回）
等等
返回所有记忆中的预测

如果没有实现特定于估计器的更新方法，默认的回退如下：

update_params=True: 拟合所有迄今为止观察到的数据

update_params=False: 更新截止并仅记住数据

状态要求：: 需要状态为“已拟合”，即 self.is_fitted=True。

在 self 中的访问：

以“_”结尾的拟合模型属性

self.cutoff, self.is_fitted

写入自身（除非 reset_forecaster=True）：

将 self.cutoff 更新为在 y 中看到的最新索引。
如果 update_params=True，则更新以 “_” 结尾的拟合模型属性。

如果 reset_forecaster=True，则不更新状态。

参数:

y : 以 sktime 兼容数据容器格式表示的时间序列。时间序列在

用于更新预测器的时间序列。

sktime 中的单个数据格式被称为 mtype 规范，每个 mtype 实现了一个抽象的 scitype。

Series 类型 = 单个时间序列，常规预测。pd.DataFrame、pd.Series 或 ``np.ndarray``（1D 或 2D）
Panel 类型 = 时间序列集合，全局/面板预测。pd.DataFrame 带有 2 级行 MultiIndex (实例, 时间)，3D np.ndarray (实例, 变量, 时间)，list 类型的 Series pd.DataFrame
Hierarchical 类型 = 分层集合，用于分层预测。pd.DataFrame 带有 3 个或更多级别的行 MultiIndex (hierarchy_1, ..., hierarchy_n, time)

有关数据格式的更多详细信息，请参阅关于 mtype 的术语表。关于使用方法，请参阅预测教程 examples/01_forecasting.ipynb

cv继承自 BaseSplitter 的时间交叉验证生成器，可选

例如，SlidingWindowSplitter 或 ExpandingWindowSplitter；默认 = ExpandingWindowSplitter 带有 initial_window=1 和默认值 = y/X 中的单个数据点被逐个添加并进行预测，initial_window = 1，step_length = 1 和 fh = 1

Xsktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）

外生时间序列用于更新和预测应与 fit 中的 y 具有相同的 scitype（Series、Panel 或 Hierarchical）。如果 self.get_tag("X-y-must-have-same-index")，则 X.index 必须包含 fh 索引引用。

update_paramsbool, 可选 (默认=True)

是否应更新模型参数。如果 False，则仅更新截止值，模型参数（例如，系数）不会更新。

reset_forecasterbool, 可选 (默认=True)

如果为真，将不会改变预测器的状态，即，更新/预测序列在副本上运行，并且截止点、模型参数、数据内存的自身状态不会改变
如果为 False，将在运行 update/predict 序列时更新自身，就像直接调用 update/predict 一样。

返回:

y_pred从多个分割批次中汇总点预测的对象

格式取决于对（截止，绝对地平线）预测总体

如果绝对地平线点的集合是唯一的：类型是 sktime 兼容数据容器格式的时间序列输出中抑制截止点与最近传递的 y 具有相同的类型：Series, Panel, Hierarchical 科学类型，相同格式（见上文）
如果绝对水平点的集合不是唯一的：类型是 pandas DataFrame，行和列索引为时间戳，行索引对应于从列索引预测的截止点，列索引对应于预测的绝对水平，条目是从行索引预测的列索引的点预测，如果未在该（截止点，水平）对上进行预测，则条目为 nan。

update_predict_single(y=None, fh=None, X=None, update_params=True)[源代码]#

用新数据更新模型并进行预测。

此方法对于在单一步骤中进行更新和预测非常有用。

如果没有实现特定的估计器更新方法，默认的回退操作是先更新，然后预测。

状态要求：: 需要状态为“已拟合”。
在 self 中的访问：: 以“_”结尾的拟合模型属性。指向已见数据的指针，self._y 和 self.X self.cutoff, self._is_fitted 如果 update_params=True，则以“_”结尾的模型属性。
写给自己：: 通过附加行来更新 self._y 和 self._X 为 y 和 X。将 self.cutoff 和 self._cutoff 更新为在 y 中看到的最后一个索引。如果 update_params=True，

更新以“_”结尾的拟合模型属性。

参数:

y : 以 sktime 兼容数据容器格式表示的时间序列。时间序列在

用于更新预测器的时间序列。

sktime 中的单个数据格式被称为 mtype 规范，每个 mtype 实现了一个抽象的 scitype。

Series 类型 = 单个时间序列，常规预测。pd.DataFrame、pd.Series 或 ``np.ndarray``（1D 或 2D）
Panel 类型 = 时间序列集合，全局/面板预测。pd.DataFrame 带有 2 级行 MultiIndex (实例, 时间)，3D np.ndarray (实例, 变量, 时间)，list 类型的 Series pd.DataFrame
Hierarchical 类型 = 分层集合，用于分层预测。pd.DataFrame 带有 3 个或更多级别的行 MultiIndex (hierarchy_1, ..., hierarchy_n, time)

有关数据格式的更多详细信息，请参阅关于 mtype 的术语表。关于使用方法，请参阅预测教程 examples/01_forecasting.ipynb

fh : int, list, np.array 或 ForecastingHorizon，可选（默认=None）int, list, np.array 或

预测时间范围编码了要预测的时间戳。如果在 fit 中已经传递，则不应再传递。如果在 fit 中未传递，则必须传递，不可选。

Xsktime 兼容格式的时间序列，可选（默认=None）

外生时间序列用于更新和预测应与 fit 中的 y 具有相同的 scitype（Series、Panel 或 Hierarchical）。如果 self.get_tag("X-y-must-have-same-index")，则 X.index 必须包含 fh 索引引用。

update_paramsbool, 可选 (默认=True)

是否应更新模型参数。如果 False，则仅更新截止值，模型参数（例如，系数）不会更新。

返回:

y_predsktime 兼容数据容器格式中的时间序列: 在 fh 处的点预测，具有与 fh 相同的索引。y_pred 与最近传递的 y 具有相同类型：Series、Panel、Hierarchical 科学类型，相同格式（见上文）