文章 2025-01-16 来自:开发者社区

Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取

TSFresh(基于可扩展假设检验的时间序列特征提取)是一个专门用于时间序列数据特征自动提取的框架。该框架提取的特征可直接应用于分类、回归和异常检测等机器学习任务。TSFresh通过自动化特征工程流程,显著提升了时间序列分析的效率。 自动化特征提取过程涉及处理数百个统计特征,包括均值、方差、偏度和自相关性等,并通过统计检验方法筛选出具有显著性的特征,同时剔除冗余特征。该框架支持单变量和多变量时间....

Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取
阿里云文档 2024-12-09

多媒体分析Python SDK文档

PAI多媒体分析支持通过Python SDK调用各项算法服务。本文为您介绍多媒体分析Python SDK的接口详情以及使用Python SDK调用算法服务和查询结果的示例。

阿里云文档 2024-09-10

DataV-Note Python分析

Notebook目前支持Python语言的代码编写和运行。通过Python,您可以根据您的分析思路编写代码,打印运行结果、绘制图表和绘制表格。本文介绍分析单元中的Python分析功能。

文章 2023-10-28 来自:开发者社区

Python时间序列分析库介绍:statsmodels、tslearn、tssearch、tsfresh

我们使用来自Kaggle的数据集,通过加速度计数为各种身体活动进行分析。这些活动被分为12个不同的类别,每个类别对应一个特定的身体动作,如站立、坐着、行走,或从事更有活力的活动,如慢跑和骑自行车。每个活动都记录了一分钟的持续时间,提供了丰富的时间序列数据源。 用于此分析的库有: # statsmodels from statsmodels.tsa.seasonal import seas...

Python时间序列分析库介绍:statsmodels、tslearn、tssearch、tsfresh

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