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Forecaster

TiRexForecaster

API-ReferenzQuellcode
Kategoriale MerkmaleIn-Sample-VorhersagenIn-Sample-Prognoseintervalle

Interface to the TiRex Zero-Shot Forecaster.

This forecaster loads the TiRex model from the tirex-ts package when fit() is called. Instead of training, it takes the given data as context, and predict() uses that context to produce forecasts for the requested future time points. torch is required at runtime and a clear error is raised if unavailable.

Schnellstart

python
from sktime.forecasting.tirex import TiRexForecaster

estimator = TiRexForecaster(model='NX-AI/TiRex', device: str='cpu', license_accepted: bool=False)

Tags

Fähigkeiten

  • Kategoriale Merkmale
  • In-Sample-Vorhersagen: Unterstützt
  • In-Sample-Prognoseintervalle: Unterstützt
  • Prognoseintervalle: Nicht unterstützt
  • Fehlende Werte: Nicht unterstützt
  • Exogene Variablen: Nicht unterstützt
  • Multivariat: Nicht unterstützt

Eigenschaften

Prognosehorizont beim Fit nötigrequires-fh-in-fit
Nein
X und y brauchen denselben IndexX-y-must-have-same-index
Ja

Parameter(3)

modelstr (default = “NX-AI/TiRex”)
“Model identifier to load via the vendored TiRex loader”
device{“cpu”, “cuda”, …}, default=”cpu”

Compute device used by the underlying TiRex model. "auto" selects CUDA, then MPS, then CPU.

license_acceptedbool, default=False
Whether the user accepts the license terms of TiRex. Must be set to True to use the model.

Referenzen

[1] TiRex: https://github.com/NX-AI/tirex