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几行 Python 代码就可以提取数百个时间序列特征
时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值，随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中，数据具有自然的时间顺序，即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。 传统的机器学习算法不能捕捉时间序列数据的时间顺序。数据科学家需要执行相关的特征工程，将【Python】包推荐：时间序列分析工具包
3个Python时间序列分析工具包 1. tsfresh2. tslearnsktime总结参考资料 时间序列分析是一种经典问题，常见的场景有时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。这里介绍三个时间序列分析相关的工具包： tsfreshtslearnsktime 我们主要对三个时序工具包进行简要介绍， 包括这关于 tsfresh extract_features报错：
错误描述： ValueError: Can only compute partial correlations for lags up to 50% of the sample size. The requested nlags 9 must be < 7. 问题来源：tsfresh 版本问题 解决： 查看当前 tsfresh 版本： pip show tsfresh 重新安装：pip install tsfresh==0.17.0 来源：error runni数据分析进阶-基于tsfresh的多变量时间序列聚类
前言 上一篇博客主要尝试了基于tslearn的单变量时间序列聚类，多变量时间序列的方法经过一番搜索也没有找到合适的方式，因此考虑借助强大的时间序列特征提取工具tsfresh与KMeans尝试多变量时间序列的聚类实验 基于日消费总额+日消费次数的时间序列聚类 一、tsfresh tsfresh可以