AutoHybTS¶
Automated Hybrid Time Series Forecasting. AutoHybTS é uma biblioteca Python de código aberto que automatiza a comparação de modelos de previsão e a descoberta de sistemas híbridos residuais: um modelo-base prevê a série e um corretor aprende o erro que sobra. Complexidade extra só é aceita quando passa por critérios de validação temporal definidos pelo usuário; caso contrário, o modelo mais simples continua campeão.
A interface segue a ergonomia do PyCaret — um experimento, métodos curtos, resultados prontos para tabela e gráfico — e reúne num só fluxo as estratégias de montar sistemas híbridos:
correção aditiva
ŷ = b + α·r̂(ex.:arima-mlp);vários estágios, a correção da correção (
arima-mlp-linear);decomposição em parte suave e volátil (
ma(linear-mlp),stl(...));combinação fixa de bases (
comb(arima,knn)) ou de corretores (arima-comb(mlp,knn));seleção dinâmica do corretor a cada passo, na previsão rolling (
dref(arima-mlp,knn)).
from autohybts import AutoHybridExperiment
from autohybts.datasets import get_data
exp = AutoHybridExperiment(fh=14, session_id=42).fit(get_data("synthetic_daily"))
result = exp.compare_models()
result.decisions # arima-mlp: aceito ou não, e por quê
result.plot("pareto") # erro × custo de cada estratégia
final = exp.finalize_model(result.best)
exp.evaluate_external(final).metrics
Nota
Candidata à v1 (1.0.0rc4), publicada no PyPI: veja Instalação. Esta é uma pré-versão para validação. Consulte Versão 1 e publicação para o escopo, a compatibilidade e os critérios da versão estável.
Primeiros passos
Tutoriais
Guia: fundamentos
Guia: modelos
Guia: busca
Guia: resultados e produção
Guia: avaliar o procedimento
Referência