tabpfn-time-series开源 – 无需训练的时间序列预测工具

tabpfn-time-series 是一个创新的时间序列预测项目，采用零次学习方法，无需训练即可快速预测未来趋势。它通过将时间序列数据转化为表格格式，并利用 TabPFN 模型进行回归预测，显著节省计算资源和时间。项目支持点预测和概率预测，并能无缝整合外生变量。研究表明，其性能与最先进方法相当甚至更优，在 GIFT-Eval 基准测试中排名第一（截至 2025 年 3 月 10 日）。项目完全依赖合成数据预训练，避免了基准测试污染风险，适合资源有限的场景。

tabpfn-time-series的特点:

1. 零次学习预测：无需训练，快速生成预测结果
2. 支持点预测和概率预测
3. 无缝整合外生变量
4. 高性能：与最先进方法相当或更优
5. 无需 GPU，适合广泛使用
6. 完全依赖合成数据预训练，降低基准测试污染风险

tabpfn-time-series的功能:

1. 参考演示笔记本快速上手使用
2. 将时间序列数据转化为表格格式进行预测
3. 生成点预测和概率预测结果
4. 整合外生变量增强预测灵活性
5. 适用于资源有限的快速实验场景

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