时间序列——使用tsfresh进行分类任务

吃胡萝卜的鳄鱼

已于 2022-05-10 22:14:40 修改

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分类专栏：机器学习 python小白文章标签： tsfresh pyhton 时间序列机器学习

于 2019-09-25 16:36:55 首次发布

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tsfresh是开源Python包，用于从时序数据中提取超过4000种特征，适用于机器学习任务。通过它，4764个原始特征可减少到619个关键特征。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tsfresh简介

tsfresh是开源的提取时序数据特征的python包，能够提取出超过4000种特征，堪称提取时序特征的瑞士军刀。

tsfresh官网

在这里插入图片描述

tsfresh项目github地址

在这里插入图片描述
下面是使用官方的案例数据进行的一个小例子。当然在这之前你要先安装tsfresh库，很方便直接pip install tsfresh就可以了。

%matplotlib inline
import matplotlib.pylab as plt
import seaborn as sns
from tsfresh.examples.robot_execution_failures import download_robot_execution_failures,load_robot_execution_failures
from tsfresh import extract_features, extract_relevant_features, s

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