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_execution_failures from tsfresh import select_features from tsfresh.utilities.dataframe...
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...
extract_features()的设置参数既可以包含依赖索引的函数,也可以包含“常规”函数。 2.获取数据 import pandas as pd from tsfresh.feature_extraction import extract_features # TimeBasedFCParameters contains all functions that use the Datetime index of the timeseries container from tsfresh.featur...
X_tsfresh = extract_features(df, column_id="id", default_fc_parameters=settings_tmp) X_tsfresh.columns 1. 2. 3. 4. (5)非手动创建字典 如果现在想要更改特定功能计算器的参数,所需要做的就是更改字典值。然后,提供了 从这个过滤后的特征矩阵的列名tsfresh.feature_extraction.settings.from_colu...
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,...
这可以通过在 extract_features 函数中设置参数“default_fc_parameters”来完成。您可以使用一些预定义的设置。您也可以制作自己的版本并将其传递给函数。预定义的是“ComprehensiveFCParameters”、“MinimalFCParameters”和“EfficientFCParameters”。以下是如何完成此操作的示例: from tsfresh.feature_extraction import ...
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。
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...
tsfresh库则提供了一种自动化特征提取的方式。它定义了一系列参数来控制特征提取过程,如effentfcparameters()函数,随后通过extract_features函数应用这些参数,自动从时间序列数据中提取特征。tsfresh特别擅长处理缺失值,简化了特征工程过程,为时间序列分析提供了便捷工具。综上所述,statsmodels、tslearn、ts...