STEP-NNN: <简短标题>
【免费下载链接】sktimeA unified framework for machine learning with time series项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sk/sktime
问题陈述(Problem Statement)
- 现状是什么、痛点是什么、影响谁
- 是否已有相关 issue / PR / 既有 STEP 可引用
拟议解决方案(Proposed Solution)
- 高层设计:架构、接口、数据流
- 对框架与既有 API 的影响面分析
- 与 sktime 既有设计模式的一致性论证
备选方案比较(Alternatives Considered)
- 备选 A:做法、优点、缺点、为何不选
- 备选 B:同上
- 结论矩阵
兼容性与迁移
- 是否影响现有 Estimator 的
_fit/_predict契约(参考 sktime/base/_base.py) - 是否触发版本或废弃策略(参考 docs/source/developer_guide/deprecation.rst)
时间线与里程碑
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考