多功能时间序列分类工具：MultiRocket

多功能时间序列分类工具：MultiRocket

MultiRocket Multiple pooling operators and transformations for fast and effective time series classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MultiRocket

项目介绍

在时间序列数据分析领域，分类任务是一项关键挑战。MultiRocket 正是这样一款高效的算法，它通过引入多种池化操作和变换，实现了快速且准确的时间序列分类。该项目不仅继承了 MiniRocket 算法的速度优势，还通过增加多种池化操作和变换，提高了特征生成的多样性，使其在准确性和效率上取得了平衡。

项目技术分析

MultiRocket 的核心是采用了多种池化操作和变换，包括对原始时间序列应用一阶差分、卷积以及四种不同的池化操作。这些技术使得算法不仅能够处理原始数据，还能处理变换后的数据，从而生成更加丰富的特征集。以下是 MultiRocket 的技术亮点：

• 多池化操作：包括平均池化、最大池化、动态池化和自定义池化等，以适应不同类型的时间序列数据。
• 特征变换：通过一阶差分变换原始序列，增加数据多样性。
• 卷积操作：使用卷积神经网络提取序列中的局部特征。

项目技术应用场景

MultiRocket 适用于多种时间序列分类场景，包括但不限于：

• 金融市场预测：分析股票、外汇等市场的时间序列数据，进行趋势预测。
• 医疗数据分析：处理患者的生理信号数据，用于疾病诊断和健康监测。
• 物联网数据分析：处理传感器数据，用于设备状态监测和异常检测。

项目特点

• 速度优势：MultiRocket 在速度上优于许多现有算法，能够在极短时间内完成大规模数据集的分类任务。
• 准确性：在多个标准数据集上的测试表明，MultiRocket 的准确性与目前最先进的方法相当。
• 灵活性：支持多种类型的池化操作和特征变换，适用于不同特性的时间序列数据。

以下是 MultiRocket 的具体特点：

快速性

| 算法 | 总训练时间 | | --- | --- | | MiniRocket (默认 10k 特征) | 2.44 分钟 | | MultiRocket (10k 特征) | 4.38 分钟 | | MiniRocket (50k 特征) | 5.25 分钟 | | MultiRocket (默认 50k 特征) | 15.77 分钟 |

准确性

以下是 MultiRocket 在部分数据集上的平均准确率：

| 数据集名称 | MultiRocket | MultiRocket_100k | MultiRocket_10k | 其他算法 | | --- | --- | --- | --- | --- | | ACSF1 | 0.8337 | 0.8347 | 0.8267 | - | | Adiac | 0.8231 | 0.8224 | 0.8112 | - | | ArrowHead | 0.8952 | 0.8960 | 0.8937 | - | | ... | ... | ... | ... | ... |

灵活性

MultiRocket 支持多种池化操作和变换，使得它能够适应不同类型的数据集和任务需求。

结论

MultiRocket 是一款高效、准确且灵活的时间序列分类工具。它不仅继承了 MiniRocket 的速度优势，还通过引入多种池化操作和变换，提高了特征生成的多样性。这使得 MultiRocket 成为时间序列分类领域的一个有力选择，适用于多种实际应用场景。无论您是金融分析师、医疗数据分析师还是物联网工程师，MultiRocket 都能为您提供强大的工具支持，帮助您更好地理解和利用时间序列数据。

MultiRocket Multiple pooling operators and transformations for fast and effective time series classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MultiRocket