[GitHub - mthh/jenkspy: Compute Natural Breaks in Python (Fisher-Jenks algorithm)](https://github.com/mthh/jenkspy) [[Fisher-Jenks algorithm]]により、 natural breaksを計算するPythonパッケージ。 --- [Getting Started with Breakpoints Analysis in Python | by Angelica Lo Duca | Towards Data Science](https://towardsdatascience.com/getting-started-with-breakpoints-analysis-in-python-124471708d38) > Pythonでブレークポイント解析のための[[ruptures]]とJenkspyライブラリを比較するすぐに実行できるチュートリアルです。 > 時系列を扱う場合、ブレイクポイントを特定することは非常に重要である。実際、データ中にブレークポイントが存在すると、予測を行う際にエラーやモデルの不安定性につながる可能性があります。 ブレークポイントとは、異常や予想される事象など、データにおける構造的な変化のことである。 ブレイクポイントを特定する技術は数多く存在する。一般的に、これらの技術は2つのカテゴリーに分類することができます。 - detection - 1つまたは複数のブレークポイントを検出します。 - test - ある点が与えられたとき、それがブレークポイントであるかどうかをチェックします。このカテゴリの技法には、有名なチャウ・テストが含まれます。 > この短いチュートリアルでは、ブレークポイントの最初のカテゴリに焦点を当て、ブレークポイント解析のための2つのPythonライブラリ、rupturesとjenkspyを比較します。 - [data-science/Breakpoints Analysis.ipynb at master · alod83/data-science · GitHub](https://github.com/alod83/data-science/blob/master/DataAnalysis/BreakpointAnalysis/Breakpoints%20Analysis.ipynb)