{"id":307232,"date":"2020-07-20T21:00:40","date_gmt":"2020-07-20T21:00:40","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=307232"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=307232","title":{"rendered":"Sktime: \u0443\u043d\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/511782\/\"><b><i>\u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442. \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0434\u0432\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/nN4U\/\">\u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/7OyZ\/\">\u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u043e\u0433\u043e<\/a> \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb, \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430.<\/i><br \/>  <\/b>  <\/p>\n<hr>\n<p>   <\/p>\n<h3>\u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438\u0437 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 data science \u043d\u0430 Python \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e<\/h3>\n<p>   \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443? \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u044d\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 scikit-learn \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d \u2013 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432. \u041f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a <i><a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/user-guide.html#time-series-analysis\">statsmodels<\/a><\/i>, \u043d\u0435 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0434\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043a\u0430\u043c, \u0432 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u0445 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430 <i>sktime<\/i>.<a name=\"habracut\"><\/a><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ds\/lq\/sr\/dslqsrfy_xuyfnlvsdfhcefxwsk.png\"><br \/>  <i><a href=\"https:\/\/github.com\/alan-turing-institute\/sktime\">\u041b\u043e\u0433\u043e\u0442\u0438\u043f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 sktime \u043d\u0430 GitHub<\/a><\/i><\/p>\n<p>  Sktime \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 Python \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0438 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0411\u0440\u0438\u0442\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u043c <a href=\"https:\/\/esrc.ukri.org\/\">\u0421\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0438 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c<\/a>, \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/www.cdrc.ac.uk\/\">Consumer Data Research<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/turing.ac.uk\/\">\u0418\u043d\u0441\u0442\u0438\u0442\u0443\u0442\u043e\u043c \u0410\u043b\u0430\u043d\u0430 \u0422\u044c\u044e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>  Sktime \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u0435\u0442 API scikit-learn \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0442 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u0445.<\/p>\n<p>  Sktime \u0431\u044b\u043b \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 scikit-learn, \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0439 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442? \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0442\u0430\u043a \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c. \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441 \u043d\u0435\u0439. \u042d\u0442\u0430 \u0438\u0434\u0435\u044f \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 (\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0440\u044f\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f) \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 (\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u2013 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043e \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c). <\/p>\n<p>  <i><b>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430:<\/b> \u00absktime \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432. \u041e\u043d \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b \u0441 scikit-learn \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0441\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0436\u0435\u043b\u044e\u0431\u043d\u044b\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c.\u00bb<\/i><\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 <i>sktime<\/i>.<\/p>\n<h3>\u041a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 <\/h3>\n<p>  Sktime \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u043e\u0432 <i>pandas<\/i>. <\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0432 \u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b \u2013 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u2013 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435. \u0414\u043b\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 <i>sktime<\/i> \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 Pandas \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u0446\u0435\u043b\u044b\u0439 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0438\u0431\u043a\u0438\u043c \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0433\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043a\u0430\u043a \u0432 <i>Pandas<\/i>, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0432 <i>scikit-learn<\/i>.<\/p>\n<p>  \u0412 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0435\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0435 \u0425 \u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0435 Y. \u041e\u0446\u0435\u043d\u0449\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b sktime \u0443\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438. <\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/cc\/y8\/77\/ccy877nk3nvuxsuncxujnc2xtj4.png\"><br \/>  <i>\u041d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u0430\u044f \u0441 sktime.<\/i><\/p>\n<p>  \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0440\u044f\u0434\u0430 \u0425 \u0431\u044b\u043b \u0432\u044b\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446, \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0433\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b scikit-learn. \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0430\u044f \u2013 251 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446! \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0443\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438\u0433\u043d\u043e\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438 (\u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432).<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/4c\/_j\/m4\/4c_jm4932p2mko2-1zc1kydynkg.png\"><br \/>  <i>\u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f scikit-learn.<\/i><\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u0430 \u0441 <i>sktime<\/i>, \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e. \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 <i>scikit-learn<\/i>, \u0437\u0430\u0432\u044f\u0437\u043d\u0443\u0442 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u043e \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 <i>sktime<\/i>?<\/h3>\n<p>  \u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/alan-turing-institute\/sktime\">GitHub<\/a>, <i>sktime<\/i> \u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f <code>tsml<\/code> \u043d\u0430 Java);<\/li>\n<li>\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432: \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u0438\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u0435\u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0438\u043d\u0433 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0435\u0441\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f), \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432), \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/li>\n<li>\u041f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439;<\/li>\n<li>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438;<\/li>\n<li>\u0410\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0435\u0441 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<h3>API sktime<\/h3>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, <i>sktime<\/i> \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 API scikit-learn \u0441 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 <code>fit<\/code>, <code>predict<\/code>, \u0438 <code>transform<\/code>. <\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0449\u0438\u043a\u043e\u0432 (\u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439) <i>sktime<\/i> \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>fit<\/code> \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>predict<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  \u041e\u0446\u0435\u043d\u0449\u0438\u043a\u0438 \u0432 <i>sktime<\/i> \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u044b \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b scikit-learn, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438. <\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 sktime \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b <code>fit<\/code> \u0438 <code>transform<\/code> \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432. \u0415\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d;<\/li>\n<li>\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0432\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432);<\/li>\n<li>\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u043a \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435); <\/li>\n<li>\u0422\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b, \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0438\u043d\u0433, \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434 \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0440\u044f\u0434 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0435\u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0438\u043d\u0433).<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<h2>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<h4>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432<\/h4>\n<p>  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0441 <a href=\"https:\/\/github.com\/alan-turing-institute\/sktime\/blob\/master\/examples\/01_forecasting.ipynb\">GitHub<\/a>. \u0420\u044f\u0434 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 (\u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0438\u0430\u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Box-Jenkins) \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443\u043d\u0430\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0441\u0441\u0430\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043b\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446 \u0441 1949 \u043f\u043e 1960 \u0433\u043e\u0434.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a. \u0412 <i>sktime<\/i> \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u2014 <code>temporal_train_test_splitfor<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438 <code>plot_ys<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sktime.datasets import load_airline from sktime.forecasting.model_selection import temporal_train_test_split from sktime.utils.plotting.forecasting import plot_ys  y = load_airline() y_train, y_test = temporal_train_test_split(y) plot_ys(y_train, y_test, labels=[&quot;y_train&quot;, &quot;y_test&quot;])<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/18\/ox\/vt\/18oxvtnib6yorebycl2h2cvvram.png\"><\/p>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e \u043d\u0430\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u0431\u0430\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c. \u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0437\u043e\u0439\u0442\u0438 \u044d\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 <i>sktime<\/i> \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>NaiveForecaster<\/code> \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0434 \u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u043d\u0430\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441 <code>strategy = \u201clast\u201d<\/code> \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u044f\u0434\u0430. <br \/>  \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441 <code>strategy = \u201cseasonal_last\u201d<\/code> \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u044f\u0434\u0430 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d\u0435. \u0421\u0435\u0437\u043e\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a <code>\u201csp=12\u201d<\/code>, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c 12 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sktime.forecasting.naive import NaiveForecaster  naive_forecaster_last = NaiveForecaster(strategy=&quot;last&quot;) naive_forecaster_last.fit(y_train) y_last = naive_forecaster_last.predict(fh)  naive_forecaster_seasonal = NaiveForecaster(strategy=&quot;seasonal_last&quot;, sp=12) naive_forecaster_seasonal.fit(y_train) y_seasonal_last = naive_forecaster_seasonal.predict(fh)  plot_ys(y_train, y_test, y_last, y_seasonal_last, labels=[&quot;y_train&quot;, &quot;y_test&quot;, &quot;y_pred_last&quot;, &quot;y_pred_seasonal_last&quot;]); smape_loss(y_last, y_test) &gt;&gt;0.231957<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/xd\/nf\/im\/xdnfimyz__g5n4zu-si__sw0bge.png\"><\/p>\n<p>  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u044b sklearn \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e, \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u0438 \u0441 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>ReducedRegressionForecaster<\/code> \u0438\u0437 <i>sktime<\/i> \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u044f\u0434, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c <code>sklearnRandomForestRegressor<\/code>. \u041f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c <i>sktime<\/i> \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u043f\u043e 12, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0433 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sktime.forecasting.compose import ReducedRegressionForecaster from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sktime.forecasting.model_selection import temporal_train_test_split from sktime.performance_metrics.forecasting import smape_loss  regressor = RandomForestRegressor() forecaster = ReducedRegressionForecaster(regressor, window_length=12) forecaster.fit(y_train) y_pred = forecaster.predict(fh)  plot_ys(y_train, y_test, y_pred, labels=['y_train', 'y_test', 'y_pred']) smape_loss(y_test, y_pred)<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/1-\/-k\/qb\/1--kqbwyxkb-5yzsnmxfxol43kk.png\"><\/p>\n<p>  \u0412 <i>sktime<\/i> \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 <code>AutoArima<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sktime.forecasting.arima import AutoARIMA forecaster = AutoARIMA(sp=12) forecaster.fit(y_train)  y_pred = forecaster.predict(fh) plot_ys(y_train, y_test, y_pred, labels=[&quot;y_train&quot;, &quot;y_test&quot;, &quot;y_pred&quot;]); smape_loss(y_test, y_pred) &gt;&gt;0.07395319887252469<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/h_\/u1\/w2\/h_u1w2zpxnijacnl4d_pej0fqzw.png\"><\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f <i>sktime<\/i>, \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044c\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/alan-turing-institute\/sktime\/blob\/master\/examples\/01_forecasting.ipynb\">\u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<h3>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432<\/h3>\n<p>  \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 <code>sktime<\/code> \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b. <\/p>\n<p>  \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0434\u0438\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432 scikit-learn. \u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sktime.datasets import load_arrow_head from sktime.classification.compose import TimeSeriesForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score  X, y = load_arrow_head(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) classifier = TimeSeriesForestClassifier() classifier.fit(X_train, y_train) y_pred = classifier.predict(X_test) accuracy_score(y_test, y_pred) &gt;&gt;0.8679245283018868<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0431\u044b\u043b \u0432\u0437\u044f\u0442 \u043e\u0442\u0441\u044e\u0434\u0430 <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/sktime\/\">pypi.org\/project\/sktime<\/a><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/rx\/un\/b9\/rxunb9elyujeapy2cuo-2cchv6y.png\"><br \/>  <i>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 TimeSeriesForestClassifier<\/i><\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e <a href=\"https:\/\/github.com\/alan-turing-institute\/sktime\/blob\/master\/examples\/02_classification_univariate.ipynb\">\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/alan-turing-institute\/sktime\/blob\/master\/examples\/03_classification_multivariate.ipynb\">\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439<\/a> \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 <i>sktime<\/i>.<\/p>\n<h3>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u043f\u043e <i>sktime<\/i><\/h3>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e Sktime, \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u0441 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<ul>\n<li>\u0414\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 API: <a href=\"http:\/\/sktime.org\/\">sktime.org<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/alan-turing-institute\/sktime\">\u0421\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430 sktime \u043d\u0430 GitHub<\/a> (\u0441 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439);<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/alan-turing-institute\/sktime\/tree\/master\/examples\">\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430<\/a>;<\/li>\n<li>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u0440\u043e Sktime: <a href=\"http:\/\/learningsys.org\/neurips19\/assets\/papers\/sktime_ml_systems_neurips2019.pdf\">Markus L\u00f6ning, Anthony Bagnall, Sajaysurya Ganesh, Viktor Kazakov, Jason Lines, Franz Kir\u00e1ly (2019): \u201csktime: A Unified Interface for Machine Learning with Time Series\u201d<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <a href=\"https:\/\/otus.pw\/7OyZ\/\">\u041b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0411\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0431\u0438\u043d\u0430\u0440.<\/a><\/p>\n<hr>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/511782\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/511782\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/511782\/\"><b><i>\u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442. \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0434\u0432\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/nN4U\/\">\u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/7OyZ\/\">\u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u043e\u0433\u043e<\/a> \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb, \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430.<\/i><br \/>  <\/b>  <\/p>\n<hr>\n<p>   <\/p>\n<h3>\u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438\u0437 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 data science \u043d\u0430 Python \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e<\/h3>\n<p>   \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443? \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u044d\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 scikit-learn \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d \u2013 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432. \u041f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a <i><a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/user-guide.html#time-series-analysis\">statsmodels<\/a><\/i>, \u043d\u0435 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0434\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043a\u0430\u043c, \u0432 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u0445 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430 <i>sktime<\/i>.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-307232","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/307232","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=307232"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/307232\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=307232"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=307232"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=307232"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}