Навыки aeon
T
aeon
Безопасно ⚡
Содержит скрипты🌐
Доступ к сети⚙️
Внешние команды🔑
Переменные окружения
Применение машинного обучения для временных рядов с помощью toolkit Aeon
Также доступно от: davila7
Данные временных рядов требуют специализированных алгоритмов, выходящих за рамки стандартного машинного обучения. Aeon предоставляет API, совместимые с scikit-learn, для классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования, обнаружения аномалий, сегментации и поиска сходства во временных данных.
Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
1
Скачать ZIP навыка
2
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
3
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «aeon». Классифицируйте мои данные временных рядов с помощью aeon
Ожидаемый результат:
- RocketClassifier успешно обучен
- Точность на тестовом наборе: 92.3%
- Ключевые параметры: n_kernels=10000
- Форма данных проверена: (samples, channels, timepoints)
Аудит безопасности
Безопасноv4 • 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
Просканировано файлов
5,466
Проанализировано строк
4
находки
4
Всего аудитов
Факторы риска
⚡ Содержит скрипты (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
🌐 Доступ к сети (6)
⚙️ Внешние команды (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
🔑 Переменные окружения (1)
Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →
Оценка качества
45
Архитектура
100
Сопровождаемость
83
Контент
20
Сообщество
100
Безопасность
91
Соответствие спецификации
Что вы можете построить
Создание предиктивных моделей
Классифицируйте показания датчиков, прогнозируйте отказы оборудования или тренды продаж с помощью специализированных алгоритмов временных рядов.
Анализ временных паттернов
Обнаруживайте аномалии в физиологических сигментах, сегментируйте геномные данные или находите повторяющиеся мотивы в экспериментальных последовательностях.
Масштабирование конвейеров временных рядов
Интегрируйтесь с конвейерами sklearn, сравнивайте результаты бенчмарков и развертывайте готовые к производству модели временных рядов.
Попробуйте эти промпты
Базовая классификация
Используйте aeon для классификации данных временных рядов в X_train, y_train. Обучите RocketClassifier и оцените точность на X_test.
Обнаружение аномалий
Обнаружьте аномалии в моих временных рядах y с помощью aeon. Используйте детектор STOMP с window_size=50 и верните индексы, где anomaly_scores превышают 95-й перцентиль.
Прогнозирование
Обучите прогнозировщик ARIMA (order=(1,1,1)) на моих обучающих данных и предскажите следующие 5 значений.
Оптимизация конвейера
Создайте конвейер sklearn с Normalizer, RocketTransformer и GradientBoostingClassifier, используя трансформеры aeon и оценщики sklearn.
Лучшие практики
- Нормализуйте данные временных рядов перед применением большинства алгоритмов с помощью aeon.transformations.collection.Normalizer
- Начните с MiniRocketClassifier или RocketClassifier для быстрого прототипирования, прежде чем переходить к методам глубокого обучения
- Проверяйте производительность модели с помощью кросс-валидации и сравнивайте с базовыми методами, такими как 1-NN Euclidean
Избегать
- Использование классификаторов глубокого обучения на небольших наборах данных с менее чем 100 образцами
- Пропуск нормализации данных при работе с DTW или другими эластичными мерами расстояния
- Игнорирование требуемой входной формы (n_samples, n_channels, n_timepoints)
Часто задаваемые вопросы
Какой формат ввода для aeon?
Aeon ожидает временные ряды в форме (n_samples, n_channels, n_timepoints). Одномерные данные должны иметь n_channels=1.
Какой классификатор самый быстрый?
MiniRocketClassifier предлагает лучший баланс скорости и производительности. RocketClassifier также быстр с большим количеством ядер.
Можно ли использовать конвейеры sklearn?
Да, трансформеры и классификаторы aeon полностью совместимы с sklearn Pipeline и GridSearchCV.
Как обнаруживать аномалии?
Используйте STOMP или LeftSTOMP из aeon.anomaly_detection. Обучите и вызовите fit_predict для получения оценок аномалий.
Какие расстояния доступны?
DTW, DDTW, WDTW, Euclidean, Manhattan, LCSS, ERP, EDR, TWE, MSM и Shape-DTW.
Как обрабатывать пропущенные значения?
Используйте SimpleImputer из aeon.transformations.collection перед применением классификаторов или прогнозировщиков.
Сведения для разработчиков
Структура файлов