参数估计

The sktime.param_est 模块包含参数估计器，例如用于季节性的估计器，以及将估计的参数插入其他估计器的实用工具。例如，季节性估计器可以与任何季节性预测器结合，形成一个自动季节性版本。

sktime 中的所有参数估计器都可以使用 sktime.registry.all_estimators 工具列出，使用 estimator_types="param_est"，可以选择性地通过标签进行过滤。有效的标签可以使用 sktime.registry.all_tags 列出。

基于标签的完整表格也可以在 估计器搜索页面 上找到（在“估计器类型”下拉菜单中选择“参数估计器”）。

参数估计器

组合

ParamFitterPipeline(param_est, transformers)

转换器和参数估计器的流水线。

FunctionParamFitter(param, func[, kw_args, ...])

从任意可调用对象构建一个参数拟合器。

PluginParamsForecaster(param_est, forecaster)	将参数估计器的参数插入到预测器中。
PluginParamsTransformer(param_est, transformer)	将参数估计器的参数插入到转换器中。

朴素

FixedParams(param_dict)

虚拟参数估计器，将固定值写入 self。

季节性估计器

SeasonalityACF([candidate_sp, p_threshold, ...])	使用自相关函数CI寻找候选季节性参数。
SeasonalityACFqstat([candidate_sp, ...])	使用自相关函数 LB q-stat 查找候选季节性参数。
SeasonalityPeriodogram([min_period, ...])	根据其频谱功率评估周期性得分。

平稳性估计器

StationarityADF([p_threshold, maxlag, ...])	通过增强的Dickey-Fuller单位根检验（ADF）测试平稳性。
StationarityKPSS([p_threshold, regression, ...])	通过 Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin 检验测试平稳性。
StationarityADFArch([lags, trend, max_lags, ...])	通过增强的Dickey-Fuller单位根检验（ADF）测试平稳性。
StationarityDFGLS([lags, trend, max_lags, ...])	通过Dickey-Fuller GLS (DFGLS) 单位根检验测试平稳性。
StationarityPhillipsPerron([lags, trend, ...])	通过Phillips-Perron单位根检验测试单位根1阶。
StationarityKPSSArch([lags, trend, p_threshold])	通过Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin单位根检验测试平稳性。
StationarityZivotAndrews([lags, trend, ...])	通过 Zivot-Andrews 单位根检验测试平稳性。
StationarityVarianceRatio([lags, trend, ...])	通过随机游走的方差比检验来测试平稳性。