在extract_features函数中设置n_jobs参数可以指定并行任务的数量。 import numpy as np from tsfresh import extract_features from tsfresh.examples.robot_execution_failures import download_robot_execution_failures, \ load_robot_ex
from tsfresh.feature_extraction import ComprehensiveFCParameters from tsfresh.utilities.dataframe_functions import impute extraction_settings = ComprehensiveFCParameters() X = extract_features(data0, column_id='id', column_sort='DateTime', default_fc_parameters=extraction_settings, # impute就是自动移除所有...
在生成好数据之后,就可以使用tsfresh强大的特征提取功能了,在执行过程中,先将数据可视化,看看数据大概的变化趋势,之后利用tsfresh的ComprehensiveFCParameters()和extract_features()提取特征,利用extract_relevant_features()可提取和分类相关的特征,之后利用sklearn.cross_validation中的train_test_split将数据分为训练集和测...
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tsfresh还支持并行计算，提高特征提取效率。通过在extract_features函数中设置n_jobs参数，可以指定并行任务的数量，从而加速计算过程。并行化计算不仅提高了处理速度，还能在多核处理器环境中充分利用硬件资源。总之，tsfresh为时间序列特征提取提供了一套高效、灵活的解决方案。通过合理配置和利用其丰富的功能，...
然后就可以使用extract_features函数应用进行特征的提取。这里应该将“Activity”列作为标识符列,并提供了特征提取参数。重要的是,该库可以对缺失值(NaN)的特征进行自动删除,结果保存在x_extract中,是从时间序列数据中提取的大量特征集合。Tsfresh简化了通常复杂且耗时的特征工程过程,为时间序列分析提供了宝贵的资源。
对于少量的数据，可以人工去找。但是对于大量的数据，如果在获取数据之后还要进行分析，则靠人工无法完成...
tsfresh的数据格式主要与tsfresh.extract\_features函数的参数相关，特别是column\_id和column\_sort参数。通过这些参数，用户需要告诉tsfresh数据的结构和排序方式。具体来说：column_id：代表实体的维度，例如在传感器数据中，每个传感器的id列即可作为column_id。每个传感器可能有多条时间序列数据，因此需要这个参数来区分...
tsfresh.feature_extraction.settings.ComprehensiveFCParameters:为extract_features()函数中参数default_fc_parameters的默认值,包含所有内置的特征计算方法 tsfresh.feature_extraction.settings.MinimalFCParameters: 内置特征计算函数的最小集(所有带有‘minimal’标识的特征计算函数),方便快速调试测试 tsfresh.feature_extraction...