論文の概要: PyPOTS: A Python Toolbox for Data Mining on Partially-Observed Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18811v1
• Date: Tue, 30 May 2023 07:57:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 17:38:11.351659
• Title: PyPOTS: A Python Toolbox for Data Mining on Partially-Observed Time Series
• Title（参考訳）: PyPOTS: 部分的に観測された時系列データマイニング用のPythonツールボックス
• Authors: Wenjie Du
• Abstract要約: PyPOTSは、部分的に保存された時系列のデータマイニングと分析に特化した、オープンソースのPythonライブラリである。 これは、計算、分類、クラスタリング、予測の4つのタスクに分類される多様なアルゴリズムに容易にアクセスできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: PyPOTS is an open-source Python library dedicated to data mining and analysis on multivariate partially-observed time series, i.e. incomplete time series with missing values, A.K.A. irregularlysampled time series. Particularly, it provides easy access to diverse algorithms categorized into four tasks: imputation, classification, clustering, and forecasting. The included models contain probabilistic approaches as well as neural-network methods, with a well-designed and fully-documented programming interface for both academic researchers and industrial professionals to use. With robustness and scalability in its design philosophy, best practices of software construction, for example, unit testing, continuous integration (CI) and continuous delivery (CD), code coverage, maintainability evaluation, interactive tutorials, and parallelization, are carried out as principles during the development of PyPOTS. The toolkit is available on both Python Package Index (PyPI) and Anaconda. PyPOTS is open-source and publicly available on GitHub https://github.com/WenjieDu/PyPOTS.
• Abstract（参考訳）: pypotsはオープンソースのpythonライブラリで、多変量部分的に観測された時系列、すなわち値が欠けている不完全な時系列、すなわち不規則にサンプリングされた時系列のデータマイニングと分析に特化したものだ。 特に、計算、分類、クラスタリング、予測の4つのタスクに分類される多様なアルゴリズムへの容易にアクセスできる。 含まれるモデルには確率論的アプローチとニューラルネット手法が含まれており、学術研究者と工業専門家の両方が使用する、十分に設計された完全に文書化されたプログラミングインターフェースがある。 設計哲学における堅牢性とスケーラビリティにより、ユニットテスト、継続的インテグレーション(CI)、継続的デリバリ(CD)、コードカバレッジ、保守性評価、インタラクティブチュートリアル、並列化といったソフトウェア構築のベストプラクティスは、PyPOTSの開発中に原則として実行されます。 このツールキットはPython Package Index(PyPI)とAnacondaの両方で利用できる。 PyPOTSはオープンソースで、GitHub https://github.com/WenjieDu/PyPOTSで公開されている。

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