WenjieDu

一個用於現實中心機器/深度學習與資料探勘的 Python 工具包/函式庫，針對部分觀測的時間序列，包含 50 多種 SOTA 神經網路模型，適用於不完整工業不規則採樣多元時間序列（帶有 NaN 遺漏值）的科學分析任務（填補、分類、分群、預測、異常檢測、清理）。

論文「SAITS: Self-Attention-based Imputation for Time Series」的官方 PyTorch 實作。這是一個用於高效時間序列插補的快速且最先進（SOTA）深度學習神經網路模型（利用機器學習填補包含 NaN 缺失值的多變量不完整時間序列）。https://arxiv.org/abs/2202.08516