Python代码提取时间序列特征基于tsfeature

2024-05-15 08:15:46

Python代码提取时间序列特征基于tsfeature

随着时间的推移，组织收集了非常大量的数据，并需要识别异常的时间序列。Python库tsfeature帮助计算每个时间序列上的特征向量，计算各种不同序列的特征。其特征包括滞后相关（ lag correlation）、季节强度（the strength of seasonality）、谱熵（spectral entropy）等。

时间序列特征提取常用方法

数据科学中最常用的特征提取机制之一，主成分分析(PCA)也被应用于时间序列的研究中。在对特征进行主成分分析（分解）后，可以对前两个主成分应用多种二元离群点检测方法。这使得异常的序列能够被识别出来。所使用的二元离群点检测方法是基于最高密度区域的方法。

方差或波动性的变化（variance or volatility ）可能会在用经典方法如ARIMA建模时间序列时引起问题。

ARCH或自回归条件异方差方法（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity method）在时间序列高波动性（ highly volatile）模型中发挥着重要作用，如股票预测，以度量随时间变化的方差变化情况，如波动的增加或减少。

下是常见的可以抽取的时间序列的特性、功能及其描述。

Feature	Function	Description
Mean	in

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