परिवर्तन बिंदु विश्लेषण के लिए पायथन मॉड्यूल

Question

मैं एक पायथन मॉड्यूल की तलाश कर रहा हूं जो टाइम-सीरीज़ में बदलाव-बिंदु विश्लेषण करता है। कई अलग-अलग एल्गोरिदम हैं और मैं उनमें से प्रत्येक एल्गोरिदम को हाथ से रोल किए बिना उनमें से कुछ की प्रभावकारिता का पता लगाना चाहता हूं।

आदर्श रूप से मैं कुछ मॉड्यूल जैसे कि bcp (बायेसियन चेंज पॉइंट) या आर में स्ट्रैचेंज पैकेज की तरह चाहूंगा । मुझे उम्मीद है कि मुझे स्कैपी में कुछ मिल जाएगा, लेकिन मैं कुछ भी बदल नहीं पाया।

मुझे आश्चर्य है कि इसमें कोई सुविधाएं नहीं हैं:

• आँकड़ोंमोडल्स.टा : समय श्रृंखला सांख्यिकीय विश्लेषण उपकरण
• scikits.timeseries : स्कैपी का विस्तार करने के लिए समय श्रृंखला विश्लेषण उपकरण
• scipy.signal : scipy में सिग्नल प्रोसेसिंग टूल

क्या पायथन में परिवर्तन बिंदु पहचान एल्गोरिदम के साथ कोई मॉड्यूल हैं?

Comments

मैं पायथन में परिवर्तन-बिंदु विश्लेषण की भी तलाश कर रहा हूं। क्या आपको कुछ उपयोगी लगा (जैसे आरपीआई का उपयोग?)।

— जैक केली

SPAMS spams-devel.gforge.inria.fr (पायथन बाइंडर्स ) में फ्यूज्ड लासो का उपयोग करें ।

— व्लादिस्लाव डोभालगिक्स

किसी को भी अब तक कोई अच्छा बदलाव विश्लेषण पुस्तकालय मिला (विभिन्न एल्गोरिदम को लागू करना बाइनरी विभाजन, खंड पड़ोस कहते हैं)?

— महा

ऑनलाइन टाइम सीरीज़ डेटा के लिए, चेंज-पॉइंट डिटेक्शन कैसे लागू होता है, कहते हैं कि चेंजफाइंडर स्केल कर सकता है? यह मुझे एक अंतर्निहित समस्या लगती है।

— HoofarLotusX

Answer 1

आप PyPI पर चेंजफाइंडर लाइब्रेरी को आज़मा सकते हैं। विवरण कहता है कि यह चेंजफ़ाइंडर एल्गोरिथम पर आधारित एक ऑनलाइन चेंज डिटेक्शन लाइब्रेरी है

वहाँ भी मिशेल Basseville के सांख्यिकीय बदलें प्वाइंट जांच पर ट्यूटोरियल प्रारूप में उपलब्ध तकनीकों में से कुछ अजगर कार्यान्वयन हैं इस Github रेपो।

Comments

बायथियन चेंज पॉइंट डिटेक्शन का पायथन कार्यान्वयन भी इस जीथब रेपो में पाया जा सकता है ।

— कुषाण_जूल २३'१४ को ६:००

उत्तर में पहली कड़ी की तरह दिखता है (अमनहुजा) अधूरा है? टिप्पणी में पोस्ट किया गया अन्य एक उपयोगी है!

— ओखोय

Answer 2

उन्नत सांख्यिकी पैकेजों का उपयोग करने के लिए पायथन लाइब्रेरी में अभी भी कुछ अंतराल हैं। क्या आपने आरपीवाई मॉड्यूल का उपयोग करने की कोशिश की है? आरपी का उपयोग करते समय आप आर मॉड्यूल लोड कर सकते हैं।

आरपीआई पर संक्षिप्त ट्यूटोरियल: http://www.sciprogblog.com/2012/08/using-r-from-within-python.html प्लास्टर

Comments

क्या अभी भी यही मामला है? क्या मुझे अभी भी आर-पाइथन पुल का उपयोग करने की आवश्यकता है?

— महा

किसी को भी अब तक कोई अच्छा बदलाव विश्लेषण पुस्तकालय मिला (विभिन्न एल्गोरिदम को लागू करना बाइनरी विभाजन, खंड पड़ोस कहते हैं)?

— महा

Answer 3

पायथन पैकेज rpy2 के इस कार्यान्वयन ने मेरे लिए काम किया:

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()

फिर, आप मूल वेक्टर के खिलाफ पीछे के साधन और पीछे की संभावना की साजिश कर सकते हैं। इस उदाहरण के बारे में अधिक विस्तृत जानकारी के लिए R में bcp फ़ंक्शन उदाहरण देखें।

इसके अलावा, एक नंबर (यानी मान [5]) के साथ हार्ड इंडेक्सिंग मूल्य आदर्श नहीं है, लेकिन मैं आरएक्स और आरएक्स 2 एक्सट्रैक्टर का उपयोग करके एक कठिन समय रहा था। इसलिए अगर कोई मुझे कम निष्कर्षण विधि के बारे में बता सके, तो मुझे अच्छा लगेगा!

Answer 4

मैं अभी-अभी पायथन में एक चेंज पॉइंट डिटेक्शन लाइब्रेरी में आया था जिसका नाम "ruptures": https://arxiv.org/abs/1801.0026 है

शायद यह उपयोग का हो सकता है।

Answer 5

क्या आपने चेंजफ़ाइंडर लाइब्रेरी की कोशिश की है, आप इसे लिनक्स पर स्थापित कर सकते हैं:

pip install changefinder

बायेसियन_चेंजपॉइंट_डिटेशन GitHub कोड यहां पाया जा सकता है: GitHub कोड