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。
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...
支持对特征计算函数进行性能分析,具体源码s,使用时可通过设置extract_features函数中的profile相关参数实现 类似于对dask模块的支持,tsfresh也兼容Spark计算图,详见tsfresh.convenience.bindings.spark_feature_extraction_on_chunk().本条目发布于 2022-02-24 。属于Module-tsfresh-时序处理 分类, 作者是 王半仙 。 往年...
为了更好地理解特征提取的结果,TSFresh还提供了一个详细的报告生成功能。通过调用tsfresh.extract_features()函数,不仅可以获得提取出的特征,还能生成一份包含所有特征描述的报告。这份报告不仅有助于评估特征的质量,还能为后续的模型构建提供宝贵的参考。 值得一提的是,TSFresh的特征提取过程是高度可定制化的。用户可以通...