搜索
首页后端开发Python教程Python 时间序列分类完整介绍

时间序列数据在众多行业中无处不在,然而,虽然时间序列预测受到相当多的关注,但时间序列分类却经常被忽视。本文全面介绍了时间序列分类,探索其实际应用,回顾各种方法,并在基于 Python 的分类项目中演示其中一些技术。让我们开始吧!

理解时间序列分类

时间序列分类是一种监督机器学习技术,其中随着时间的推移测量的一个或多个特征用于分配类别。 目标是标记时间序列而不是预测未来值。

时间序列分类的实际应用

时间序列分类有着广泛的用途,特别是在传感器数据方面。 主要应用包括:

  • 预测性维护:监控设备以预测潜在故障。
  • 医疗保健:分析心电图 (ECG) 数据以评估患者健康状况。
  • 语音识别:根据声波模式识别口语单词和说话人。
  • 食品光谱学:从光谱数据中确定酒精含量或识别食品成分。
  • 网络安全:检测表明欺诈或违规的异常活动。

这些多样化的应用凸显了时间序列分类在各个领域的重要性。

时间序列分类模型概述

时间序列分类有多种方法。 本节对每个内容进行简要概述,并在本专用指南中提供更详细的解释[链接到指南,如果有的话]。

1。基于距离的模型: 这些模型利用距离度量(例如欧几里德距离)对样本进行分类。动态时间规整 (DTW) 提供了一种更稳健的方法,可适应一系列不同的长度并处理稍微异相的模式。 示例包括 K 最近邻 (KNN) 和 ShapeDTW。

The Complete Introduction to Time Series Classification in Python

2。基于字典的模型: 这些模型使用符号对系列模式进行编码,并利用符号频率进行分类。 示例包括 BOSS、WEASEL、TDE 和 MUSE。

3。集成方法: 这些不是模型本身,而是结合多个基本估计器以改进预测的框架。 一个关键优势是它们能够使用单变量模型(例如,bagging)处理多变量数据。 示例包括装袋、加权集成和时间序列森林。

4。基于特征的方法:这些方法从时间序列中提取特征(例如,汇总统计、Catch22、矩阵配置文件、TSFresh),然后用于训练分类器。

5。基于间隔的模型: 这些模型从时间序列中提取多个间隔,使用上述方法计算特征,然后训练分类器。示例包括 RISE、CIF 和 DrCIF。

6。基于内核的模型: 这些模型使用内核函数将时间序列映射到更高维度的空间,以便于分类。示例包括支持向量分类器 (SVC)、Rocket 和 Arsenal(Rocket 的集合)。

7。 Shapelet 分类器: 该分类器识别并利用 shapelet(判别性子序列)基于距离比较进行分类。

8。元分类器: 这些结合了各种方法来实现稳健的分类性能。 HIVE-COTE 是一个例子,它结合了 TDE、Shapelet、DrCIF 和 Arsenal,尽管它的计算成本很高。

方法的选择取决于数据特征、计算资源和所需的准确性等因素。

实践时间序列分类项目 (Python)

本节将上述一些技术应用于 BasicMotions 数据集 [数据集链接],其中包括来自执行各种活动(站立、行走、跑步、羽毛球)的个人的加速度计和陀螺仪数据。

设置:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sktime.datasets import load_basic_motions
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold

数据加载:

X_train, y_train = load_basic_motions(split='train', return_type='numpy3D')
X_test, y_test = load_basic_motions(split='test', return_type='numpy3D')

数据可视化(比较步行和羽毛球的示例):

# ... (Visualization code as provided in the original article) ...

KNN 分类:

# ... (KNN code as provided in the original article) ...

用黄鼠狼装袋:

# ... (Bagging with WEASEL code as provided in the original article) ...

评价:

# ... (Evaluation code as provided in the original article) ...

The Complete Introduction to Time Series Classification in Python The Complete Introduction to Time Series Classification in Python The Complete Introduction to Time Series Classification in Python

结论

本文介绍了时间序列分类,涵盖了其应用和各种方法。 实际项目演示了KNN和WEASEL装袋的应用。 鼓励对该领域的进一步探索。

后续步骤

要继续学习,请考虑探索原始文章中提到的资源,包括时间序列分类方法指南和有关该主题的课程。

参考文献

  • BasicMotions 数据集 — [数据集链接]
  • Sktime — [sktime 链接]

以上是Python 时间序列分类完整介绍的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
如何使用Python查找文本文件的ZIPF分布如何使用Python查找文本文件的ZIPF分布Mar 05, 2025 am 09:58 AM

本教程演示如何使用Python处理Zipf定律这一统计概念,并展示Python在处理该定律时读取和排序大型文本文件的效率。 您可能想知道Zipf分布这个术语是什么意思。要理解这个术语,我们首先需要定义Zipf定律。别担心,我会尽量简化说明。 Zipf定律 Zipf定律简单来说就是:在一个大型自然语言语料库中,最频繁出现的词的出现频率大约是第二频繁词的两倍,是第三频繁词的三倍,是第四频繁词的四倍,以此类推。 让我们来看一个例子。如果您查看美国英语的Brown语料库,您会注意到最频繁出现的词是“th

python中的图像过滤python中的图像过滤Mar 03, 2025 am 09:44 AM

处理嘈杂的图像是一个常见的问题,尤其是手机或低分辨率摄像头照片。 本教程使用OpenCV探索Python中的图像过滤技术来解决此问题。 图像过滤:功能强大的工具 图像过滤器

我如何使用美丽的汤来解析HTML?我如何使用美丽的汤来解析HTML?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

如何使用TensorFlow或Pytorch进行深度学习?如何使用TensorFlow或Pytorch进行深度学习?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

Python中的平行和并发编程简介Python中的平行和并发编程简介Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python是数据科学和处理的最爱,为高性能计算提供了丰富的生态系统。但是,Python中的并行编程提出了独特的挑战。本教程探讨了这些挑战,重点是全球解释

如何在Python中实现自己的数据结构如何在Python中实现自己的数据结构Mar 03, 2025 am 09:28 AM

本教程演示了在Python 3中创建自定义管道数据结构,利用类和操作员超载以增强功能。 管道的灵活性在于它能够将一系列函数应用于数据集的能力,GE

python对象的序列化和避难所化:第1部分python对象的序列化和避难所化:第1部分Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中,如果您读取配置文件,或者如果您响应 HTTP 请求,您都会进行对象序列化和反序列化。 从某种意义上说,序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议?您想持久化或流式传输一些 Python 对象,并在以后完整地取回它们。 这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是,在实际层面上,您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系

Python中的数学模块:统计Python中的数学模块:统计Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能,帮助我们快速理解数据整体特征,例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点,只需查看均值或方差等统计量,即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征,并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明,本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值,而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
2 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
仓库:如何复兴队友
1 个月前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island冒险:如何获得巨型种子
4 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

VSCode Windows 64位 下载

VSCode Windows 64位 下载

微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器

螳螂BT

螳螂BT

Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

mPDF

mPDF

mPDF是一个PHP库,可以从UTF-8编码的HTML生成PDF文件。原作者Ian Back编写mPDF以从他的网站上“即时”输出PDF文件,并处理不同的语言。与原始脚本如HTML2FPDF相比,它的速度较慢,并且在使用Unicode字体时生成的文件较大,但支持CSS样式等,并进行了大量增强。支持几乎所有语言,包括RTL(阿拉伯语和希伯来语)和CJK(中日韩)。支持嵌套的块级元素(如P、DIV),