时间序列分类：从特征提取到模型评估

在之前的文章中，我们探讨了时间序列的预测和异常检测。然而，在许多实际应用中，我们需要将时间序列数据分配到不同的类别中，例如根据心电图数据判断患者是否患有心脏病，或根据传感器数据识别设备的工作状态。本文将深入探讨时间序列分类的流程，包括特征提取、模型构建以及评估方法，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。

---

1. 时间序列分类的基本概念

时间序列分类的目标是将时间序列数据分配到预定义的类别中。与传统的分类问题不同，时间序列数据具有时间依赖性，因此需要特殊的处理方法。常见的时间序列分类方法包括：

• 基于特征的方法：从时间序列中提取特征，然后使用传统分类器进行分类。
• 基于模型的方法：直接使用深度学习模型对时间序列进行分类。

---

2. 特征提取

特征提取是时间序列分类的关键步骤。以下是一些常用的特征提取方法：

2.1 统计特征

统计特征是最简单且常用的特征提取方法，包括均值、方差、最大值、最小值等。

import numpy