sktime：时间序列预测与分类的终极指南

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sktime 是一个专门用于时间序列分析和预测的开源 Python 库，旨在为时间序列数据提供统一的接口和丰富的工具集。它不仅支持传统的时间序列任务（如预测和分类），还集成了多种先进的机器学习算法。 主要功能 时间序列预测 (Forecasting)： 支持多种预测算法，包括经典方法（如 ARIMA、ETS）和现代机器学习方法（如 Prophet、Theta）。 提供时间序列交叉验证、模型评估和调优工具。 时间序列分类 (Time Series Classification)： 支持多种分类算法，如基于距离的方法（如 k-近邻）、基于树的方法（如随机森林）和深度学习方法（如卷积神经网络）。 提供多种距离度量方法和特征提取工具。 时间序列回归 (Time Series Regression)： 支持多变量时间序列回归任务，提供多种回归算法和评估指标。 时间序列聚类 (Time Series Clustering)： 提供多种聚类算法，如 k-均值、层次 ………………………………