Compétences aeon
T
aeon
Sûr ⚡
Contient des scripts🌐
Accès réseau⚙️
Commandes externes🔑
Variables d’environnement
Appliquer le ML de séries temporelles avec la toolkit Aeon
Également disponible depuis: davila7
Les données de séries temporelles nécessitent des algorithmes spécialisés au-delà de l'apprentissage automatique standard. Aeon fournit des API compatibles scikit-learn pour la classification, la régression, le clustering, la prévision, la détection d'anomalies, la segmentation et la recherche de similarité sur les données temporelles.
Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
1
Télécharger le ZIP du skill
2
Importer dans Claude
Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill
3
Activez et commencez à utiliser
Tester
Utilisation de "aeon". Classifier mes données de séries temporelles avec aeon
Résultat attendu:
- RocketClassifier entraîné avec succès
- Précision sur le jeu de test : 92.3%
- Paramètres clés : n_kernels=10000
- Forme des données vérifiée : (samples, channels, timepoints)
Audit de sécurité
Sûrv4 • 1/17/2026
All 531 static findings are false positives. This is a documentation-only skill containing SKILL.md and references/*.md files with no executable code. The scanner incorrectly flagged markdown syntax (backticks for inline code), Python import examples in documentation, ML algorithm names (DTW, LCSS, ERP) misinterpreted as cryptographic references, and legitimate documentation URLs. No actual code execution, network calls, or credential access exists.
14
Fichiers analysés
5,466
Lignes analysées
4
résultats
4
Total des audits
Facteurs de risque
⚡ Contient des scripts (8)
evaluation_output.json:33 references/anomaly_detection.md:125-130 references/datasets_benchmarking.md:176-181 references/datasets_benchmarking.md:200-203 references/datasets_benchmarking.md:217-220 references/forecasting.md:111-115 references/segmentation.md:131-134 references/transformations.md:168-172
🌐 Accès réseau (6)
⚙️ Commandes externes (473)
references/anomaly_detection.md:9 references/anomaly_detection.md:13 references/anomaly_detection.md:25 references/anomaly_detection.md:29 references/anomaly_detection.md:33 references/anomaly_detection.md:37 references/anomaly_detection.md:41 references/anomaly_detection.md:45 references/anomaly_detection.md:49 references/anomaly_detection.md:57 references/anomaly_detection.md:61 references/anomaly_detection.md:69 references/anomaly_detection.md:73 references/anomaly_detection.md:77 references/anomaly_detection.md:83 references/anomaly_detection.md:89-107 references/anomaly_detection.md:107-124 references/anomaly_detection.md:124-136 references/classification.md:9 references/classification.md:10 references/classification.md:11 references/classification.md:12 references/classification.md:13 references/classification.md:21 references/classification.md:22 references/classification.md:23 references/classification.md:24 references/classification.md:25 references/classification.md:26 references/classification.md:27 references/classification.md:35 references/classification.md:36 references/classification.md:37 references/classification.md:38 references/classification.md:46 references/classification.md:47 references/classification.md:48 references/classification.md:56 references/classification.md:57 references/classification.md:58 references/classification.md:59 references/classification.md:60 references/classification.md:68 references/classification.md:69 references/classification.md:70 references/classification.md:71 references/classification.md:72 references/classification.md:73 references/classification.md:81 references/classification.md:82 references/classification.md:83 references/classification.md:84 references/classification.md:92 references/classification.md:93 references/classification.md:101 references/classification.md:102 references/classification.md:110 references/classification.md:118 references/classification.md:119 references/classification.md:120 references/classification.md:124-136 references/clustering.md:9 references/clustering.md:10 references/clustering.md:11 references/clustering.md:12 references/clustering.md:20 references/clustering.md:21 references/clustering.md:29 references/clustering.md:30 references/clustering.md:38 references/clustering.md:46 references/clustering.md:47 references/clustering.md:48 references/clustering.md:49 references/clustering.md:50 references/clustering.md:51 references/clustering.md:59 references/clustering.md:60 references/clustering.md:61 references/clustering.md:69 references/clustering.md:75 references/clustering.md:76 references/clustering.md:77 references/clustering.md:78 references/clustering.md:84-99 references/datasets_benchmarking.md:10-19 references/datasets_benchmarking.md:19-22 references/datasets_benchmarking.md:22-31 references/datasets_benchmarking.md:31-34 references/datasets_benchmarking.md:34-39 references/datasets_benchmarking.md:39-42 references/datasets_benchmarking.md:42-46 references/datasets_benchmarking.md:46-51 references/datasets_benchmarking.md:51-55 references/datasets_benchmarking.md:55-58 references/datasets_benchmarking.md:58-62 references/datasets_benchmarking.md:62-65 references/datasets_benchmarking.md:65-69 references/datasets_benchmarking.md:69-72 references/datasets_benchmarking.md:72-76 references/datasets_benchmarking.md:76-79 references/datasets_benchmarking.md:79-83 references/datasets_benchmarking.md:83-88 references/datasets_benchmarking.md:88-92 references/datasets_benchmarking.md:92-95 references/datasets_benchmarking.md:95-99 references/datasets_benchmarking.md:99-106 references/datasets_benchmarking.md:106-107 references/datasets_benchmarking.md:107-108 references/datasets_benchmarking.md:108-109 references/datasets_benchmarking.md:109-113 references/datasets_benchmarking.md:113-122 references/datasets_benchmarking.md:122-128 references/datasets_benchmarking.md:128-134 references/datasets_benchmarking.md:134-142 references/datasets_benchmarking.md:142-153 references/datasets_benchmarking.md:153-159 references/datasets_benchmarking.md:159-168 references/datasets_benchmarking.md:168-175 references/datasets_benchmarking.md:175-188 references/datasets_benchmarking.md:188-191 references/datasets_benchmarking.md:191-196 references/datasets_benchmarking.md:196-199 references/datasets_benchmarking.md:199-210 references/datasets_benchmarking.md:210-216 references/datasets_benchmarking.md:216-227 references/datasets_benchmarking.md:227-235 references/datasets_benchmarking.md:235-240 references/datasets_benchmarking.md:240-244 references/datasets_benchmarking.md:244-247 references/datasets_benchmarking.md:247-261 references/datasets_benchmarking.md:261-285 references/datasets_benchmarking.md:285-293 references/datasets_benchmarking.md:293-301 references/datasets_benchmarking.md:301-307 references/datasets_benchmarking.md:307-310 references/datasets_benchmarking.md:310-316 references/datasets_benchmarking.md:316-322 references/datasets_benchmarking.md:322-328 references/datasets_benchmarking.md:328-337 references/datasets_benchmarking.md:337-343 references/datasets_benchmarking.md:343-353 references/datasets_benchmarking.md:353-359 references/datasets_benchmarking.md:359-369 references/datasets_benchmarking.md:369-375 references/datasets_benchmarking.md:375-387 references/distances.md:12 references/distances.md:13 references/distances.md:14 references/distances.md:15 references/distances.md:16 references/distances.md:19 references/distances.md:20 references/distances.md:21 references/distances.md:22 references/distances.md:25 references/distances.md:26 references/distances.md:27 references/distances.md:35 references/distances.md:36 references/distances.md:37 references/distances.md:38 references/distances.md:46-54 references/distances.md:54-58 references/distances.md:58-67 references/distances.md:67-71 references/distances.md:71-80 references/distances.md:80-84 references/distances.md:84-94 references/distances.md:94-102 references/distances.md:102-108 references/distances.md:108-114 references/distances.md:114-117 references/distances.md:117-121 references/distances.md:121-130 references/distances.md:130-169 references/distances.md:169-174 references/distances.md:174-180 references/distances.md:180-183 references/distances.md:183-194 references/distances.md:194-197 references/distances.md:197-208 references/distances.md:208-220 references/distances.md:220-226 references/distances.md:226-236 references/distances.md:236-242 references/distances.md:242-247 references/distances.md:247-251 references/distances.md:251-256 references/forecasting.md:9 references/forecasting.md:10 references/forecasting.md:10 references/forecasting.md:18 references/forecasting.md:19 references/forecasting.md:19 references/forecasting.md:19 references/forecasting.md:23 references/forecasting.md:24 references/forecasting.md:24 references/forecasting.md:24 references/forecasting.md:28 references/forecasting.md:29 references/forecasting.md:33 references/forecasting.md:34 references/forecasting.md:34 references/forecasting.md:38 references/forecasting.md:45 references/forecasting.md:49 references/forecasting.md:57 references/forecasting.md:58 references/forecasting.md:58 references/forecasting.md:63-80 references/forecasting.md:80-84 references/forecasting.md:84-86 references/forecasting.md:86-93 references/forecasting.md:93-110 references/forecasting.md:110-121 references/forecasting.md:121-127 references/forecasting.md:127-133 references/forecasting.md:133-137 references/forecasting.md:137-138 references/networks.md:107-123 references/networks.md:123-129 references/networks.md:129-138 references/networks.md:138-142 references/networks.md:142-143 references/networks.md:143-144 references/networks.md:144-145 references/networks.md:145-155 references/networks.md:155-156 references/networks.md:156-157 references/networks.md:157-164 references/networks.md:164-174 references/networks.md:174-180 references/networks.md:180-187 references/networks.md:187-219 references/networks.md:219-225 references/networks.md:225-231 references/networks.md:231-240 references/networks.md:240-254 references/networks.md:254-266 references/networks.md:266-280 references/networks.md:280-289 references/regression.md:9 references/regression.md:10 references/regression.md:11 references/regression.md:12 references/regression.md:13 references/regression.md:21 references/regression.md:22 references/regression.md:23 references/regression.md:24 references/regression.md:25 references/regression.md:26 references/regression.md:27 references/regression.md:28 references/regression.md:29 references/regression.md:37 references/regression.md:45 references/regression.md:46 references/regression.md:47 references/regression.md:48 references/regression.md:56 references/regression.md:64 references/regression.md:65 references/regression.md:66 references/regression.md:67 references/regression.md:68 references/regression.md:69 references/regression.md:77 references/regression.md:85 references/regression.md:86 references/regression.md:87 references/regression.md:91 references/regression.md:92 references/regression.md:93 references/regression.md:97-109 references/segmentation.md:8 references/segmentation.md:10 references/segmentation.md:10 references/segmentation.md:14 references/segmentation.md:20 references/segmentation.md:26 references/segmentation.md:31 references/segmentation.md:37 references/segmentation.md:42 references/segmentation.md:47 references/segmentation.md:52 references/segmentation.md:57-73 references/segmentation.md:73-79 references/segmentation.md:79-82 references/segmentation.md:82-99 references/segmentation.md:99-104 references/segmentation.md:104-109 references/segmentation.md:109-114 references/segmentation.md:114-119 references/segmentation.md:119-124 references/segmentation.md:124-130 references/segmentation.md:130-141 references/segmentation.md:141-154 references/segmentation.md:154-163 references/similarity_search.md:10 references/similarity_search.md:16 references/similarity_search.md:22 references/similarity_search.md:31 references/similarity_search.md:38-58 references/similarity_search.md:58-62 references/similarity_search.md:62-79 references/similarity_search.md:79-83 references/similarity_search.md:83-97 references/similarity_search.md:97-108 references/similarity_search.md:108-121 references/similarity_search.md:121-136 references/similarity_search.md:136-141 references/similarity_search.md:141-146 references/similarity_search.md:146-150 references/similarity_search.md:150-155 references/similarity_search.md:155-162 references/transformations.md:17 references/transformations.md:18 references/transformations.md:19 references/transformations.md:20 references/transformations.md:21 references/transformations.md:22 references/transformations.md:30 references/transformations.md:31 references/transformations.md:32 references/transformations.md:33 references/transformations.md:41 references/transformations.md:42 references/transformations.md:43 references/transformations.md:44 references/transformations.md:45 references/transformations.md:46 references/transformations.md:54 references/transformations.md:55 references/transformations.md:56 references/transformations.md:57 references/transformations.md:65 references/transformations.md:66 references/transformations.md:67 references/transformations.md:75 references/transformations.md:76 references/transformations.md:77 references/transformations.md:78 references/transformations.md:79 references/transformations.md:80 references/transformations.md:88 references/transformations.md:89 references/transformations.md:90 references/transformations.md:91 references/transformations.md:92 references/transformations.md:93 references/transformations.md:97 references/transformations.md:98 references/transformations.md:99 references/transformations.md:105 references/transformations.md:113 references/transformations.md:114 references/transformations.md:115 references/transformations.md:119 references/transformations.md:120 references/transformations.md:121 references/transformations.md:122 references/transformations.md:123 references/transformations.md:124 references/transformations.md:130 references/transformations.md:131 references/transformations.md:135 references/transformations.md:136 references/transformations.md:137 references/transformations.md:141 references/transformations.md:145-163 references/transformations.md:163-167 references/transformations.md:167-181 references/transformations.md:181-185 references/transformations.md:185-191 references/transformations.md:191-216 references/transformations.md:216-220 references/transformations.md:220-223 references/transformations.md:223-229 references/transformations.md:229-232 references/transformations.md:232-236 SKILL.md:28-30 SKILL.md:30-36 SKILL.md:36-39 SKILL.md:39-51 SKILL.md:51-54 SKILL.md:54 SKILL.md:54-55 SKILL.md:55 SKILL.md:55-56 SKILL.md:56 SKILL.md:56-57 SKILL.md:57-61 SKILL.md:61-64 SKILL.md:64-74 SKILL.md:74-78 SKILL.md:78-81 SKILL.md:81-91 SKILL.md:91-95 SKILL.md:95-98 SKILL.md:98-104 SKILL.md:104-108 SKILL.md:108-111 SKILL.md:111-120 SKILL.md:120-124 SKILL.md:124-127 SKILL.md:127-132 SKILL.md:132-136 SKILL.md:136-139 SKILL.md:139-145 SKILL.md:145-149 SKILL.md:149-152 SKILL.md:152-162 SKILL.md:162-165 SKILL.md:165-170 SKILL.md:170-173 SKILL.md:173-178 SKILL.md:178-182 SKILL.md:182-185 SKILL.md:185-202 SKILL.md:202-211 SKILL.md:211-214 SKILL.md:214 SKILL.md:214 SKILL.md:214-215 SKILL.md:215 SKILL.md:215-216 SKILL.md:216 SKILL.md:216-219 SKILL.md:219-225 SKILL.md:225-229 SKILL.md:229-232 SKILL.md:232-240 SKILL.md:240-243 SKILL.md:243-248 SKILL.md:248-254 SKILL.md:254-266 SKILL.md:266-270 SKILL.md:270-283 SKILL.md:283-287 SKILL.md:287-301 SKILL.md:301-308 SKILL.md:308-313 SKILL.md:313-316 SKILL.md:316-320 SKILL.md:320-322 SKILL.md:322-334 SKILL.md:334-335 SKILL.md:335-336 SKILL.md:336-339 SKILL.md:339 SKILL.md:339-340 SKILL.md:340-341 SKILL.md:341 SKILL.md:341-344 SKILL.md:344 SKILL.md:344-345 SKILL.md:345 SKILL.md:345-348 SKILL.md:348-353 SKILL.md:353-354 SKILL.md:354-355 SKILL.md:355-356 SKILL.md:356-357 SKILL.md:357-358 SKILL.md:358-359 SKILL.md:359-360 SKILL.md:360-361 SKILL.md:361-362 SKILL.md:362-363 SKILL.md:363-364
🔑 Variables d’environnement (1)
Audité par: claude Voir l’historique des audits →
Score de qualité
45
Architecture
100
Maintenabilité
83
Contenu
20
Communauté
100
Sécurité
91
Conformité aux spécifications
Ce que vous pouvez construire
Construire des modèles prédictifs
Classifier les lectures de capteurs, prédire les défaillances d'équipements ou anticiper les tendances commerciales avec des algorithmes spécialisés de séries temporelles.
Analyser les modèles temporels
Détecter les anomalies dans les signaux physiologiques, segmenter les données génomiques ou trouver des motifs récurrents dans les séquences expérimentales.
Mettre à l'échelle les pipelines de séries temporelles
Intégrer avec les pipelines sklearn, comparer les résultats de référence et déployer des modèles de séries temporelles prêts pour la production.
Essayez ces prompts
Classification basique
Utiliser aeon pour classifier les données de séries temporelles dans X_train, y_train. Entraîner un RocketClassifier et évaluer la précision sur X_test.
Détection d'anomalies
Détecter les anomalies dans ma série temporelle y avec aeon. Utiliser le détecteur STOMP avec window_size=50 et retourner les indices où anomaly_scores dépasse le 95e percentile.
Prévision
Entraîner un prévisionniste ARIMA (order=(1,1,1)) sur mes données d'entraînement et prédire les 5 prochaines valeurs.
Optimisation du pipeline
Créer un pipeline sklearn avec Normalizer, RocketTransformer et un GradientBoostingClassifier en utilisant les transformeurs aeon et les estimateurs sklearn.
Bonnes pratiques
- Normaliser les données de séries temporelles avant d'appliquer la plupart des algorithmes en utilisant aeon.transformations.collection.Normalizer
- Commencer par MiniRocketClassifier ou RocketClassifier pour un prototypage rapide avant d'essayer les méthodes d'apprentissage profond
- Valider les performances du modèle en utilisant la validation croisée et comparer avec des méthodes de référence comme 1-NN Euclidean
Éviter
- Utiliser des classificateurs d'apprentissage profond sur de petits ensembles de données avec moins de 100 échantillons
- Sauter la normalisation des données lors du travail avec DTW ou d'autres mesures de distance élastiques
- Ignorer la forme d'entrée requise (n_samples, n_channels, n_timepoints)
Foire aux questions
Quel est le format d'entrée pour aeon ?
Aeon attend des séries temporelles sous la forme (n_samples, n_channels, n_timepoints). Les données univariées doivent avoir n_channels=1.
Quel classificateur est le plus rapide ?
MiniRocketClassifier offre le meilleur compromis vitesse-performance. RocketClassifier est également rapide avec plus de noyaux.
Puis-je utiliser les pipelines sklearn ?
Oui, les transformeurs et classificateurs aeon sont entièrement compatibles avec sklearn Pipeline et GridSearchCV.
Comment détecter les anomalies ?
Utiliser STOMP ou LeftSTAMP de aeon.anomaly_detection. Appeler fit_predict pour obtenir les scores d'anomalie.
Quelles distances sont disponibles ?
DTW, DDTW, WDTW, Euclidean, Manhattan, LCSS, ERP, EDR, TWE, MSM et Shape-DTW.
Comment gérer les valeurs manquantes ?
Utiliser SimpleImputer de aeon.transformations.collection avant d'appliquer les classificateurs ou les prévisionnistes.
Détails du développeur
Structure de fichiers