時系列データにて、イベントに基づいた特徴量を作成したい

Question

機械学習における、時系列の特徴量作成に関して質問です。

最下部に画像を添付させていただきます。
以下の画像から、例えば、
・Morning直後はある値が増加傾向にある。
・NoonもMorningと比べて大きな変化量はないが、増加傾向にある。
・Eveningも大きな変化量はないが、増加傾向にある。

たとえばこういった事実現象を時系列の特徴量として、
表現するにはどういった方法がありますでしょうか

機械学習に精通している皆様方、ぜひご指導のほど宜しくお願いいたします。

Answer 1

時刻を特徴量に入れてはいかがですか？

特定の時刻に意味があるのなら、それの時刻かどうかも含めて。

Comments

[Kalman_taku]

回答ありがとうございます！！
＞特定の時刻に意味があるのなら、それの時刻かどうかも含めて。
とは、例えば具体的に、どういった特徴量行列になるのでしょうか？？

たびたび申し訳ありませんが、どうぞ宜しくお願いいたします。

[mkgrei]

例えば、もとの特徴量をx1,x2とします。
現時刻をtとします。
[x1,x2,t]は時間を含むものになります。

t1の時に、変化があるとします。
[x1,x2,t,t==t1]
もしくは
[x1,x2,t,abs(t-t1)]
は特定の時刻を意識した特徴量になります。

[Kalman_taku]

ご返信がおくれました！
上記のご回答から疑問におもったことが一つございます。
t1にくわえ、t2, t3の時にも変化が見られるとしたら、
[x1, x2, t, t==t1, t==t2, t==t3]という、
6列の特徴量行列が作れるという理解で、よろしいでしょうか？？

[mkgrei]

はい、そうです。