class darts.utils.likelihood_models.base.Likelihood(likelihood_type, parameter_names)

基类: object

所有似然的基类。

• torch 模型的似然

• sklearn-like 模型的似然（例如 RegressionModel 的子类）

参数

• likelihood_type (LikelihoodType) – 预定义的 LikelihoodType。

• parameter_names (list[str]) – 似然（分布）参数的名称。

属性

num_parameters	返回单个目标值的分布参数数量。
parameter_names	返回似然参数的名称。
type	返回似然类型。

方法

component_names(input_series)

生成似然参数的名称。

component_names(input_series)

生成似然参数的名称。

返回类型

list[str]

property num_parameters: int

返回单个目标值的分布参数数量。

返回类型

int

property parameter_names: list[str]

返回似然参数的名称。

返回类型

list[str]

property type: LikelihoodType

返回似然类型。

返回类型

LikelihoodType

class darts.utils.likelihood_models.base.LikelihoodType(value)

基类: Enum

一个枚举。

Bernoulli = 'bernoulli'

Beta = 'beta'

Cauchy = 'cauchy'

ContinuousBernoulli = 'continuousbernoulli'

Dirichlet = 'dirichlet'

Exponential = 'exponential'

Gamma = 'gamma'

Gaussian = 'gaussian'

Geometric = 'geometric'

Gumbel = 'gumbel'

HalfNormal = 'halfnormal'

Laplace = 'laplace'

LogNormal = 'lognormal'

NegativeBinomial = 'negativebinomial'

Poisson = 'poisson'

Quantile = 'quantile'

Weibull = 'weibull'

darts.utils.likelihood_models.base.likelihood_component_names(components, parameter_names)

为分量和参数名称生成格式化的似然参数名称。

返回名称的顺序为：[comp1_param_1, … comp1_param_n, …, comp_n_param_n]。

参数

• components (Union[Index, list[str]]) – 要添加到返回名称开头的分量名称序列。

• parameter_names (list[str]) – 要添加到返回名称末尾的似然参数名称序列。

darts.utils.likelihood_models.base.quantile_interval_names(q_interval, component=None)

生成格式化的分位数区间名称，可选择添加到分量名称中。

参数

• q_interval (Union[tuple[float, float], Sequence[tuple[float, float]]]) – 一个元组或多个元组，包含分位数区间的（下限，上限）。

• component (Optional[str, None]) – 可选参数，要添加到分位数名称开头的分量名称。

darts.utils.likelihood_models.base.quantile_names(q, component=None)

生成格式化的分位数名称，可选择添加到分量名称中。

参数

• q (Union[float, list[float]]) – 一个浮点数或浮点数列表，包含用于生成名称的分位数。

• component (Optional[str, None]) – 可选参数，要添加到分位数名称开头的分量名称。

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似然模型

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用于 RegressionModel 的似然