KATS：Python的时间序列分析一站式

KATS是一个工具包，用于分析时间序列数据，轻量级，易于使用和更广泛的框架来执行时间序列分析。时间序列分析是行业数据科学和工程工作的重要组成部分，从理解关键统计和特征，检测回归和异常，预测未来趋势。 KATS旨在为时间序列分析提供一站式商店，包括检测，预测，特征提取/嵌入，多变量分析等。KAT由Facebook和＃39; S基础设施数据科学团队发布。它可以在PYPI上下载。

KATS提供了一整套预测的工具，包括10个以上个人预测模型，合奏，自我监督学习（Meta-Learning）模型，反向，Quand参数调整以及经验预测间隔。

KATS支持在时间序列数据上检测各种模式的功能，包括季节性，异常值，更改点和慢趋势变化。

KAT中的时间序列功能（TSFeature）提取模块可以产生65个功能，具有清晰的统计定义，可以在大多数机器学习（ML）模型中，例如分类和回归。