Değişim noktası analizi için Python modülü

Bir zaman serisinde bir değişim noktası analizi yapan bir Python modülü arıyorum. Çok sayıda farklı algoritma var ve algoritmaların her birini elden almak zorunda kalmadan bazılarının etkinliğini araştırmak istiyorum.

İdeal olarak bcp (Bayesian Change Point) ya da R'deki strucchange paketleri gibi bazı modüller istiyorum. Bazılarını Scipy'de bulmayı umuyordum ama hiçbir şey bulamadım.

Şunda herhangi bir tesis bulunmadığına şaşırdım:

• statsmodels.tsa : Zaman serileri istatistiksel analiz araçları
• scikits.timeseries : scipy'i genişleten zaman serisi analiz araçları
• scipy.signal : scipy'de sinyal işleme araçları

Python'da değişim noktası algılama algoritmalarına sahip modüller var mı?

PyPI'deki değiştirici kütüphanesini deneyebilirsiniz . Açıklama, ChangeFinder algoritmasına dayanan çevrimiçi bir Change Detection Library olduğunu söylüyor

Michele Basseville'in İstatistiksel Değişim Noktası Tespiti tekniklerinin Python uygulamaları da bu Github deposundaki öğretici formatta mevcuttur .

Python kütüphanesinde gelişmiş istatistik paketlerini kullanmak için hala bazı boşluklar var. RPy modülünü kullanmayı denediniz mi? RPy kullanırken R modüllerini yükleyebilirsiniz.

RPY hakkında kısa eğitim: http://www.sciprogblog.com/2012/08/using-r-from-within-python.html strucchange

Python paketi rpy2'nin bu uygulaması benim için çalıştı:

import numpy as np
from rpy2.robjects.packages import importr
import rpy2.robjects as robjects

r = robjects.r #allows access to r object with r.

bcp = importr('bcp') #import bayesian change point package in python

values = bcp.bcp( r.c( r.rnorm(50) , r.rnorm(50,5,1), r.rnorm(50) ) ) #use bcp function on vector

posterior_means = np.array(values[5]).flatten()
posterior_probability = np.array(values[7]).flatten()

Ardından, posterior araçları ve posterior olasılığı orijinal vektöre göre çizebilirsiniz. Bu örnek hakkında daha ayrıntılı bilgi için R'deki bcp işlevi örneğine bakın.

Ayrıca, bir sayıyla sert indeksleme değerleri (yani değerler [5]) ideal değildir, ama rx ve rx2 çıkarıcısını kullanırken zor zamanlar geçirdim. Eğer biri beni daha az kesen bir çıkarma yöntemiyle aydınlatabilirse, bilmek isterim!

Python'da "rüptürler" adında bir değişiklik noktası algılama kütüphanesine rastladım: https://arxiv.org/abs/1801.00826

Belki bu yararlı olabilir.

ChangeFinder kütüphanesini denediniz mi?

pip install changefinder

ayrıca Bayesian_changepoint_detection GitHub kodu burada bulunabilir: GitHub Kodu