Explore time series forecasting and time series analysis in Python using ARIMA, SARIMA, GARCH, gradient boosting, and recurrent neural networks.
Improve predictive modeling with feature engineering and forecasting machine learning techniques.
Apply demand forecasting and financial forecasting methods through practical case studies and real-world datasets.

Book Description

Machine Learning for Time Series, Second Edition offers a practical guide to building forecasting systems with the most important libraries such as sktime, darts, Nixtla's skforecast and mlforecast, and AutoGluon among others. Starting with the fundamentals, you’ll learn how to characterize datasets, measure and validate prediction performance, engineer features, and build forecasting pipelines.

The book covers classical methods such as ARIMA and Theta, machine learning methods such as gradient boosting, and deep learning with recurrent, latest Transformer-based (like Crossformer), or convolutional (TimesNet) models. We'll apply foundation models such as TimesFM, Chronos, and OpenTSLM, or generative approaches like Chain-of-Charts, and uncertainty quantification with conformal prediction such as GARCH conformal, conformalized quantile regression, or split conformal. We’ll also dive into production infrastructure like feature stores, model tracking, and monitoring and scaling strategies, as well as classification, self-supervised encoding, spatiotemporal modeling, handling irregular time series with ODEs, survival analysis, and causal inference.

Through practical examples, you’ll learn how to evaluate models, detect and handle anomalies and drift, and choose approaches that match data and operational needs.

What you will learn

Apply classical time series models such as ETS, ARIMA, and Theta
Validate with SMAPE, MASE, RMSSE and rolling window, and walk-forward
Forecast as regression with sktime, darts, mlforecast, and skforecast
Use modern deep learning like LSTMs, DLinear, TSMixer, and TimesNet
Grasp foundation models such as TimesFM, OpenTSLM, or Chain-of-Charts
Quantify uncertainty quantification with conformalized regression
Set up feature stores, MLflow, and monitoring and scaling strategies
Handle classification, drift, spatiotemporal and irregular time series

Who this book is for

This book is ideal for data analysts, data scientists, and Python developers who want instantly useful and practical recipes to implement today, and a comprehensive reference book for tomorrow. Basic knowledge of the Python Programming language is a must, while familiarity with statistics will help you get the most out of this book.

Towards Modern Forecasting
Preparing and Visualizing Time Series Data
Classical Models and Validation
Forecasting with Machine Learning
Feature Engineering and Tree-Based Models
Multivariate and Hierarchical Forecasting
Practical Deep Learning for Time Series
Quantifying Time Series Uncertainty with Conformal Prediction
Foundation Models: Quantitative and Qualitative Forecasting
Production Workflows: Deployment, Monitoring, and Scaling
Beyond Forecasting: Specialized Applications
Intermittent Forecasting and Survival Analysis

"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.

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Machine Learning for Time Series with Python

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