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Darts — time series forecasting library by Unit8. Unified API across ARIMA, Prophet, CatBoost, N-BEATS, TFT, TCN, Transformer, and RNN models. Backtesting, probabilistic forecasting, and covariate support.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/mkurman/zorai --skill dartsコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | darts |
| description | Darts — time series forecasting library by Unit8. Unified API across ARIMA, Prophet, CatBoost, N-BEATS, TFT, TCN, Transformer, and RNN models. Backtesting, probabilistic forecasting, and covariate support. |
| tags | ["darts","time-series","forecasting","deep-learning","probabilistic","backtesting","zorai"] |
Darts (Unit8) provides a unified forecasting API across statistical models (ARIMA, Prophet, Theta), deep learning (N-BEATS, TFT, TCN, Transformer, RNN), and ensemble methods. Supports univariate/multivariate, probabilistic forecasting, covariate handling, and backtesting.
uv pip install darts
from darts import TimeSeries
from darts.models import ExponentialSmoothing
import pandas as pd
series = TimeSeries.from_dataframe(pd.DataFrame({"y": [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}), value_cols="y")
model = ExponentialSmoothing()
model.fit(series)
forecast = model.predict(6)
print(forecast.values())
from darts.models import NBEATSModel
model = NBEATSModel(input_chunk_length=24, output_chunk_length=12)
model.fit(train, epochs=100)
pred = model.predict(12)
from darts.metrics import mae, mape
errors = model.backtest(series, start=0.7, forecast_horizon=6, stride=1)
print(f"MAE: {mae(errors):.3f}, MAPE: {mape(errors):.3f}")