常见问题¶
Darts 只是其他库的包装器吗？
不是。在有意义的情况下，我们重用现有实现（例如来自 statsforecasts），但我们经常编写自己的实现（例如神经网络）。此外，Darts 模型通常比其原始对应模型具有更多功能。例如，与原始版本不同，我们实现的 N-BEATS 支持多变量时间序列、过去协变量和概率预测。
Darts 看起来是一个很棒的项目，我可以贡献吗？
当然！我们始终欢迎社区的贡献。如果您做出贡献，您的名字将在名人墙（也称为变更日志）中获得认可！贡献不一定只限于代码，也可以是例如文档。此外，我们也乐于在 Github 上以 issue 的形式接收建议。贡献者最好的入门之处是贡献指南。
我有一些将新模型贡献到 Darts 的想法，这可能吗？
一般来说，是的，我们欢迎新模型的参考实现。但是，我们会进行宽松的筛选，以保留那些要么是经典模型，要么在某些方面被令人信服地证明（例如，在论文或其他形式的证据中）是最新技术的模型。
如何让 Darts 在 Google Colab 上运行？
Colab 可能与最新版本的 pyyaml 存在问题。在安装 Darts 之前安装 pyyaml 5.4.1 可以解决这些问题。
!pip install pyyaml==5.4.1
我的预测结果中出现了一些 NaNs，我该怎么办？
通常这意味着以下两种情况之一：
您的训练
TimeSeries(目标或协变量) 中包含一些 NaNs。这是最常见的情况，并且会导致大多数模型始终预测 NaNs。请注意，当您将数据从pd.DataFrame转换为TimeSeries时，如果某些日期缺失且freq参数设置不正确，可能会引入 NaNs。训练模型导致数值发散。如果您使用神经网络，请确保您的数据已正确缩放，并且如果问题仍然存在，请尝试降低学习率。
我的预测模型结果不好，能帮忙吗？
获得好的预测结果不仅仅是调用
fit()/predict()函数，还需要进行一些数据科学工作来理解哪种方法是合适的。我们无法提供一般性的答案，但是如果您有重要的预测问题或需要帮助将您的预测工业化，Unit8 提供技术咨询服务。欢迎联系我们。