大家好，今天为大家分享一个超酷的 Python 库 – gluonts
Github地址：https://github.com/awslabs/gluonts
Python gluonts库是一个用于时间序列预测和建模的强大工具，基于MXNet深度学习框架。本文将介绍如何安装gluonts库、其特性、基本功能、高级功能、实际应用场景，并对其进行总结和分析。
安装
安装gluonts库非常简单，可以通过pip工具进行安装：
pip install gluonts
安装完成后，即可开始使用gluonts库进行时间序列预测和建模。
特性
-
灵活的模型构建：支持灵活构建各种时间序列预测模型，如Prophet、DeepAR等。 -
高性能的计算：基于MXNet框架，具有高性能的计算能力，适用于大规模数据集。 -
方便的模型训练和评估：提供方便的API接口，可快速进行模型训练和评估。 -
可扩展性强：支持自定义模型和损失函数，具有较强的可扩展性。
基本功能
1. 数据准备
在使用gluonts库进行时间序列预测前，首先需要准备好时间序列数据。
下面是一个简单的示例代码：
from gluonts.dataset.repository.datasets import get_dataset, dataset_recipes
dataset = get_dataset("m4_daily", regenerate=False)
train_data = next(iter(dataset.train))
上述代码中，使用get_dataset函数获取”M4 Daily”数据集，并获取训练数据集中的第一个时间序列数据。
2. 模型构建和训练
接下来，可以使用gluonts库构建时间序列预测模型并进行训练。
下面是一个使用DeepAR模型进行训练的示例代码：
from gluonts.model.deepar import DeepAREstimator
from gluonts.trainer import Trainer
estimator = DeepAREstimator(prediction_length=14, freq="D", num_layers=3, num_cells=64)
predictor = estimator.train(train_data=train_data, trainer=Trainer(epochs=10))
上述代码中，使用DeepAREstimator构建DeepAR模型，并通过训练数据集进行模型训练，设置了预测长度为14天、时间频率为每天、3层网络和64个单元的网络结构，并使用Trainer进行模型训练。
3. 预测和评估
完成模型训练后，可以使用训练好的模型进行时间序列预测和评估。
下面是一个简单的预测和评估示例代码：
from gluonts.evaluation.backtest import make_evaluation_predictions
from gluonts.evaluation import Evaluator
forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
dataset=dataset.test, # test dataset
predictor=predictor, # predictor
num_samples=100, # number of sample paths we want for evaluation
)
forecasts = list(forecast_it)
tss = list(ts_it)
evaluator = Evaluator(quantiles=[0.1, 0.5, 0.9])
agg_metrics, item_metrics = evaluator(iter(tss), iter(forecasts), num_series=len(dataset.test))
上述代码中，使用make_evaluation_predictions函数对测试数据集进行预测，并使用Evaluator进行评估，计算预测结果的指标。
高级功能
1. 自定义模型
gluonts库支持自定义模型，可以根据实际需求灵活构建时间序列预测模型。
下面是一个简单的自定义模型示例：
from gluonts.model.predictor import Predictor
class MyPredictor(Predictor):
def predict(self, data):
# Custom prediction logic
pass
# 使用自定义模型进行预测
predictor = MyPredictor(...)
2. 模型调优
gluonts库提供了丰富的模型调优功能，可以通过调整模型参数和训练策略来优化模型性能。
下面是一个简单的模型调优示例：
from gluonts.tuning import hyperparam_tune
from gluonts.tuning.hyperparameters import *
# 定义超参数搜索空间
hyperparameter_ranges = {
"prediction_length": IntegerParameter(7, 14),
"num_layers": IntegerParameter(1, 3),
"num_cells": IntegerParameter(32, 128),
}
# 超参数搜索
best_hps = hyperparam_tune(estimator=estimator,
dataset=dataset.train,
hyperparameter_ranges=hyperparameter_ranges,
num_trials=10)
上述代码中，使用hyperparam_tune函数进行超参数搜索，找出模型的最佳参数组合，进而优化模型性能。
实际应用场景
1. 电商销量预测
在电商行业中，销量预测是一项关键的任务，可以帮助商家合理安排库存、优化供应链管理，并制定有效的营销策略以提高销售效率和盈利能力。gluonts库提供了丰富的模型和工具，可以用于构建销量预测模型并进行准确的销量预测。
下面是一个简单的电商销量预测示例代码：
from gluonts.dataset.repository.datasets import get_dataset, dataset_recipes
from gluonts.model.deepar import DeepAREstimator
from gluonts.trainer import Trainer
# 获取数据集
dataset = get_dataset("m4_daily", regenerate=False)
# 构建DeepAR模型
estimator = DeepAREstimator(prediction_length=14, freq="D", num_layers=3, num_cells=64)
predictor = estimator.train(train_data=dataset.train, trainer=Trainer(epochs=10))
# 进行销量预测
forecast = next(predictor.predict(dataset.test))
在上述代码中，使用了”m4_daily”数据集进行模型训练和测试，并利用训练好的DeepAR模型进行销量预测。
2. 能源需求预测
在能源领域，准确预测能源需求对于优化能源调度、提高供应稳定性至关重要。gluonts库提供了各种时间序列预测模型，可以用于能源需求预测，帮助能源公司合理规划资源、降低运营成本，并提供更稳定的能源供应。
下面是一个简单的能源需求预测示例代码：
from gluonts.model.prophet import ProphetPredictor
from gluonts.dataset.artificial import ComplexSeasonalTimeSeries
# 创建人工生成的复杂季节性时间序列数据
dataset = ComplexSeasonalTimeSeries(num_series=100, prediction_length=30, freq_str="D")
# 构建Prophet模型
predictor = ProphetPredictor(freq="D")
predictor.train(dataset.train)
# 进行能源需求预测
forecast = next(predictor.predict(dataset.test))
在上述代码中，使用了人工生成的复杂季节性时间序列数据进行模型训练和测试，并利用Prophet模型进行能源需求预测。
3. 股票价格预测
在金融领域，股票价格预测对于投资者制定交易策略和风险控制至关重要。gluonts库提供了多种时间序列预测模型，可以用于股票价格预测，帮助投资者分析市场趋势、制定投资计划，并最大程度地提高投资收益率和资产管理效率。
下面是一个简单的股票价格预测示例代码：
from gluonts.model.deepar import DeepAREstimator
from gluonts.trainer import Trainer
from gluonts.dataset.repository.datasets import get_dataset
# 获取股票价格数据集
dataset = get_dataset("exchange_rate", regenerate=False)
# 构建DeepAR模型
estimator = DeepAREstimator(prediction_length=14, freq="1B", num_layers=3, num_cells=64)
predictor = estimator.train(train_data=dataset.train, trainer=Trainer(epochs=10))
# 进行股票价格预测
forecast = next(predictor.predict(dataset.test))
在上述代码中，使用了”exchange_rate”数据集进行模型训练和测试，并利用训练好的DeepAR模型进行股票价格预测。
总结
Python gluonts库是一个功能强大的时间序列预测和建模工具，具有灵活的模型构建、高性能的计算、方便的模型训练和评估等特性。通过本文的介绍，可以更加深入地了解gluonts库的安装、特性、基本功能、高级功能、实际应用场景等内容，掌握如何利用gluonts库进行时间序列预测和建模，并在实际应用中取得更好的效果。
