Q&A
Pythonのライブラリであるtsfreshを利用して時系列データの解析を行いたいと考えております。その中で疑問があるのですが、抽出後の特徴量がどのような特徴なのか(最大値や最小値など)を対応付けて出力することは可能なのでしょうか？
回答1件
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使ったことはありませんが、tsfreshで時系列特徴量をつくる手順のメモを見てみると、列名を見れば「どのような特徴なのか」は分かるのではないでしょうか。
以下で得られる特徴量の組み合わせのようですので、それと対応づければ良いのではないでしょうか。
python
1>>> import pandas as pd 2>>> 3>>> df = pd.concat([pd.read_html('https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/text/list_of_features.html')[1], 4... pd.read_html('https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/text/_generated/tsfresh.feature_extraction.feature_calculators.html') 5... [0]]).reset_index(drop=True) 6>>> 7>>> print(df) 8 0 1 90 abs_energy(x) Returns the absolute energy of the time series... 101 absolute_maximum(x) Calculates the highest absolute value of the t... 112 absolute_sum_of_changes(x) Returns the sum over the absolute value of con... 123 agg_autocorrelation(x, param) Descriptive statistics on the autocorrelation ... 134 agg_linear_trend(x, param) Calculates a linear least-squares regression f... 14.. ... ... 15149 time_reversal_asymmetry_statistic(x, lag) Returns the time reversal asymmetry statistic. 16150 value_count(x, value) Count occurrences of value in time series x. 17151 variance(x) Returns the variance of x 18152 variance_larger_than_standard_deviation(x) Is variance higher than the standard deviation? 19153 variation_coefficient(x) Returns the variation coefficient (standard er... 20 21[154 rows x 2 columns]
投稿2021/09/19 10:28
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2021/09/20 04:12