datasetsforecast

统一加载时间序列数据集,快速跑通预测实验

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数据集 🍴 复刻 12 🐛 待处理 5 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 129
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费数据集库

项目预览

datasetsforecast 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数据集
开发团队Nixtla
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费数据集库
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型datasets,forecasting
GitHub 星标★ 129
上线时间2022-06-20 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积2.0 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态活跃
收录时间2026-09-21
浏览次数1

项目介绍

datasetsforecast 是一个专注时间序列预测的数据集加载与标准化工具,基于 Python 实现。它解决的核心问题是:时间序列预测研究里,不同论文和竞赛的数据格式五花八门,加载、切分、评估口径不统一,导致复现和对比成本高。项目把常见公开预测数据集(如 M 系列、电力、交通、天气等)封装成统一接口,提供一致的训练/验证/测试切分、频率处理和评估指标,让研究者能快速跑通 baseline 并公平比较模型。核心能力包括:一键下载并缓存数据集、统一的时间索引与频率对齐、内置多种预测评估指标(如 sMAPE、MASE 等)、与主流深度学习框架的数据管道兼容。它适合做预测算法实验、基准测试和教学演示,降低数据准备环节的重复劳动。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-21 · 当前星标 ★ 129

技术标签

核心亮点

  • 统一封装多个公开预测数据集,避免手动清洗格式
  • 内置预测评估指标,方便模型间公平对比
  • 与 Python 生态兼容,可接入常见训练流程

不足之处

  • 项目星标较少,社区和文档成熟度有限
  • 覆盖数据集范围相对固定,扩展新数据集需自行适配

适用场景

  • 时间序列预测论文的基准复现与对比实验
  • 教学场景中快速演示预测模型效果
  • 算法工程师做预测模型选型时的数据准备

替代项目

GluonTS、sktime、Darts

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