v0.0.3 — Rust Turbo Mode 지원
시계열 예측을
단순하게
코드 한 줄. 30+ 모델. 설정 제로.
순수 파이썬 — 컴파일 의존성 없음.
30+
모델
3개
의존성
10x
Rust 가속
M4
벤치마크
forecast.py
from vectrix import forecast
result = forecast("sales.csv", steps=12)
result.plot() # 자동 모델 + 구간 + 시각화
result = forecast("sales.csv", steps=12)
result.plot() # 자동 모델 + 구간 + 시각화
예측에 필요한 모든 것
한 줄 예측부터 고급 적응형 지능까지 — Vectrix는 당신의 필요에 맞게 확장됩니다.
제로 설정
데이터만 넣으면 예측 완료. 모델 자동 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 평탄 예측 방어 모두 자동.
30+ 통계 모델
ETS, ARIMA, Theta, MSTL, TBATS, GARCH, CES, Croston, DOT, 4Theta, ESN, DTSF 등.
평탄 예측 방어
프로덕션에서 가장 흔한 예측 실패인 일정값 예측을 막는 고유한 4단계 시스템.
Forecast DNA
65+ 특성 핑거프린팅. 데이터 난이도, 최적 모델, 계절성, 유사 시리즈를 파악합니다.
적응형 지능
레짐 감지(HMM), 자가 치유 예측(CUSUM + EWMA), 8가지 비즈니스 제약 조건.
순수 파이썬
NumPy + SciPy + Pandas만 사용. 컴파일 불필요. 선택적 Rust turbo로 10배 속도.
성능
M3 & M4 Competition 벤치마크
200,000+ 실제 시계열로 테스트. OWA < 1.0은 Naive2 베이스라인 초과.
| 대회 | Yearly | Quarterly | Monthly | Weekly | Daily | Hourly |
|---|---|---|---|---|---|---|
| M3 | 0.848 | 0.825 | 0.758 | — | — | 0.819 |
| M4 | 0.974 | 0.797 | 0.987 | 0.737 | 1.207 | 1.006 |
사용법
세 줄이면 충분합니다
예측, 분석, 회귀 — 모두 함수 한 번으로 동작합니다.
예측
from vectrix import forecast
result = forecast("sales.csv", steps=12)
result.plot()
result.to_csv("forecast.csv")
result = forecast("sales.csv", steps=12)
result.plot()
result.to_csv("forecast.csv")
분석
from vectrix import analyze
report = analyze("data.csv")
print(report.dna.difficulty)
print(report.dna.recommended_model)
report = analyze("data.csv")
print(report.dna.difficulty)
print(report.dna.recommended_model)
회귀
from vectrix import regress
r = regress(df, "sales ~ ads + price")
print(r.r_squared)
r.plot()
r = regress(df, "sales ~ ads + price")
print(r.r_squared)
r.plot()
초 단위 설치
필요에 맞는 설치 옵션을 선택하세요.
$
pip install vectrix
기본 — NumPy + SciPy + Pandas. 30+ 모델 포함.
Rust 가속 — 5~10배 빠름. 사전 빌드 wheel 제공.
ML — LightGBM + XGBoost + scikit-learn 모델 추가.
전체 — 모든 의존성 포함 (Rust + ML + Foundation).
예측을 시작할 준비가 되셨나요?
1분 안에 Vectrix를 시작하세요.
커피 한잔 사주기