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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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tsfreshによる特徴抽出のついて

mmtaro000

総合スコア15

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/09/19 04:35

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?

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回答1

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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

ppaul

総合スコア24666

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mmtaro000

2021/09/20 04:12

ありがとうございます。つまり、tsfreshのメソッドで対応付けた出力をしてくれるようなものはないということなんでしょうか?
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