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Nixtla

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Lightning ⚡️ fast forecasting with statistical and econometric models.

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TimeGPT-2.1: production ready pre-trained Time Series Foundation Model for forecasting and anomaly detection. Generative pretrained tran...

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Probabilistic Hierarchical forecasting 👑 with statistical and econometric methods.

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初心者向けすべて

オープンすべて

[preprocessing] fill_gaps treats multi-quarter frequencies ('2QE', '2QS') as plain quarterly and inserts spurious rows オープン

難易度 2/5 1〜3時間初心者へのやさしさ 92/100

Nixtla/utilsforecast#283 · 2026年9月24日に作成
[losses] scaled_crps normalizes by sum(y) instead of sum(|y|), so it is negative or explodes for series with negative values オープン

難易度 2/5 1〜3時間初心者へのやさしさ 90/100

Nixtla/utilsforecast#282 · 2026年9月24日に作成
Quickstart guide refresh オープン

documentation

難易度 1/5 1時間未満初心者へのやさしさ 85/100

Nixtla/nixtla#907 · 2026年9月23日に作成
Tech debt: pre-existing duplication/coupling issues surfaced by _payloads.py / _preprocessing.py split オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/nixtla#899 · 2026年9月18日に作成
AutoSOFTSSharp with Ray backend fails with CUDNN_STATUS_SUBLIBRARY_VERSION_MISMATCH on NVIDIA A800 CUDA 13.0 オープン

awaiting response bug

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 42/100

Nixtla/neuralforecast#1614 · コメント 1 件 · 2026年9月14日に作成
[scalers] Box-Cox lambda is the optimizer's starting point, not an estimate, when the data has a NaN オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 52/100

Nixtla/coreforecast#146 · 2026年9月9日に作成
AutoARIMA: drop collinear exogenous regressors instead of fitting them オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 48/100

Nixtla/statsforecast#1235 · コメント 1 件 · 2026年9月9日に作成
polars date features diverge from the pandas convention: 5 raise AttributeError, weekday silently returns 1-7 オープン

bug

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 75/100

Nixtla/mlforecast#738 · コメント 1 件 · 2026年9月9日に作成
Target transforms corrupt conformal calibration with refit=False cross-validation オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 48/100

Nixtla/mlforecast#733 · 2026年9月7日に作成
[Flaky] test_cv_forecast_consistency fails オープン

bug

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 45/100

Nixtla/nixtla#863 · コメント 4 件 · 2026年8月21日に作成
prediction interval in transfer learning with exogenous inputs オープン

bug

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 48/100

Nixtla/mlforecast#721 · 2026年8月21日に作成
Seasonality and trend extraction in the presence of level shifts オープン

enhancement feature

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/statsforecast#1214 · 2026年8月21日に作成
[Models] ConformalSeasonalPool: documented n_samples sufficiency rule covers only the lower bound and its example is off by one; no validation or warning when the pool is too small オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 72/100

Nixtla/statsforecast#1202 · コメント 1 件 · 2026年8月4日に作成
[lag_transforms] Honor `skipna` in the stateful `update()` path (ExpandingMean/Std/Min/Max, ExponentiallyWeightedMean) オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 68/100

Nixtla/coreforecast#142 · 2026年7月30日に作成
[Core] Allow NaN target values at `fit`/`preprocess`, dropping them only before model fitting オープン

enhancement feature

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 38/100

Nixtla/mlforecast#704 · 2026年7月29日に作成
Accept a one-row-per-id DataFrame for `static_features` オープン

enhancement feature

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/mlforecast#702 · コメント 3 件 · 2026年7月24日に作成
[Enhancement] Support empirical bootstrap prediction intervals in `forecast_arima` and `forecast_ets` オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 45/100

Nixtla/statsforecast#1191 · 2026年7月17日に作成
Support `models_fit_kwargs` in LightGBMCV.fit オープン

enhancement feature

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 68/100

Nixtla/mlforecast#691 · コメント 1 件 · 2026年7月17日に作成
Add support for pandas>=3.0 オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 65/100

Nixtla/statsforecast#1182 · コメント 4 件 · リアクション 4 件 · 2026年7月14日に作成
[FEAT - evaluation/losses/plotting] Integrate forecast stability evaluation in utilsforecast オープン

enhancement feature

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 28/100

Nixtla/utilsforecast#255 · コメント 7 件 · 2026年6月25日に作成
Allow `predict(ids=...)` with safe pooled/grouped lag-transform subsets オープン

enhancement feature

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 48/100

Nixtla/mlforecast#649 · 2026年5月20日に作成
[Core] Support exogenous transforms inside `MLForecast` and allow raw exogenous inputs to be dropped from the model feature set オープン

enhancement feature

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 48/100

Nixtla/mlforecast#635 · 2026年4月28日に作成
Conformal intervals become extreme/null after inverse log transform (expm1) — what's the recommended approach? オープン

bug

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/statsforecast#1119 · コメント 6 件 · 2026年3月23日に作成
Add ensemble method オープン

enhancement feature

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

Nixtla/utilsforecast#220 · 2026年3月14日に作成
[FEAT] Scalable reconciliation オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 20/100

Nixtla/hierarchicalforecast#454 · コメント 1 件 · リアクション 1 件 · 2026年3月3日に作成
[FEAT] Cross-temporal reconciliation via projection approach オープン

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

Nixtla/hierarchicalforecast#453 · 2026年3月3日に作成
docs (notebooks): list items not rendered オープン

documentation

難易度 2/5 1〜3時間初心者へのやさしさ 54/100

Nixtla/statsforecast#1089 · 2026年2月10日に作成
docs: equations of exponential smoothing models don't render correctly オープン

documentation

難易度 2/5 1〜3時間初心者へのやさしさ 45/100

Nixtla/statsforecast#1088 · 2026年2月10日に作成
Error using Ray with StatsForecast オープン

bug

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/nixtla#705 · 2025年11月12日に作成
OverflowError / OutOfBoundsDatetime when loading Favorita Dataset オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/datasetsforecast#73 · リアクション 1 件 · 2025年10月23日に作成
Unordered results when finetune_steps have values greater than 1 オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/nixtlar#59 · 2025年10月20日に作成
TimeGEN-1 Azure API key setup and forecast 422 Error オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/nixtlar#58 · コメント 1 件 · 2025年10月16日に作成
[Test] Failure of test_autonlinear_longer_horizon test in .circleci/config.yml オープン

bug

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/neuralforecast#1385 · 2025年9月16日に作成
[docs] Broken image urls オープン

bug

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/nixtla#676 · コメント 1 件 · 2025年9月12日に作成
Collaboration with Tempus オープン

enhancement feature

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 15/100

Nixtla/nixtla#674 · 2025年9月8日に作成
Issue on docs オープン

難易度 2/5 1〜3時間初心者へのやさしさ 52/100

Nixtla/docs#19 · 2025年9月8日に作成
[<Library component: Models|Core|etc...>] How to align TimeGPT evaluation with rolling window strategies used in other time series models (e.g., TimeLLM)? オープン

enhancement feature

難易度 5/5 1週間以上初心者へのやさしさ 25/100

Nixtla/nixtla#668 · 2025年8月28日に作成
Issue on docs: deprecated links オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 45/100

Nixtla/docs#16 · 2025年8月19日に作成
Missing Source Links in Documentation オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 45/100

Nixtla/docs#15 · 2025年8月18日に作成
PatchTST: hist_exog_list Parameter does not work オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 25/100

Nixtla/docs#14 · 2025年8月18日に作成
[ARIMA] C++ max_size() error when using long `p` or `seasonalP` terms オープン

bug

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/statsforecast#1034 · 2025年8月8日に作成
Access Denied when downloading data オープン

難易度 2/5 1〜3時間初心者へのやさしさ 30/100

Nixtla/datasetsforecast#64 · コメント 1 件 · 2025年8月5日に作成
Website: How to Guides 🚧 オープン

documentation

難易度 1/5 1時間未満初心者へのやさしさ 25/100

Nixtla/statsforecast#1033 · 2025年7月25日に作成
forecast_fitted_values() only works with h = 1 オープン

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 42/100

Nixtla/statsforecast#1032 · 2025年7月21日に作成
docs: Some broken links in the documentation オープン

documentation

Nixtla/statsforecast#1031 · コメント 2 件 · 担当者 1 名 · 2025年7月14日に作成
Errors on direct installation from a forked repository オープン

bug

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 25/100

Nixtla/statsforecast#1017 · 2025年7月3日に作成
Forecast on non-datetime temporal indicator オープン

documentation

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 35/100

Nixtla/nixtla#655 · コメント 1 件 · 2025年6月27日に作成
Issue on ray library オープン

難易度 3/5 1〜2日初心者へのやさしさ 25/100

Nixtla/docs#11 · 2025年6月26日に作成
Cross-validation with refit=True failing on particular datasets using Pandas オープン

bug

Nixtla/neuralforecast#1343 · 担当者 1 名 · 2025年6月18日に作成
[<Library component: Models|Core|etc...>] TBATS parameters labeling オープン

enhancement feature

難易度 4/5 3〜5日初心者へのやさしさ 38/100

Nixtla/statsforecast#1026 · 2025年6月10日に作成

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