用几行Python代码提取数百个时间序列特征

简介

时间序列数据具有自然的时间顺序，而传统的机器学习算法往往无法捕捉这种时间顺序。为了解决这个问题，数据科学家需要执行相关的特征工程来从时间序列数据中提取重要的特征。tsfresh包提供了一种简单的方法来生成数百个通用的时间序列特征，从而减少了特征工程的工作量。

安装

安装tsfresh包非常简单，可以通过pip或conda进行安装：

<code>pip install -U tsfresh # 或者 conda install -c conda-forge tsfresh</code>

特征生成

使用tsfresh.extract_features()函数可以从单个时间序列变量中生成超过750个相关特征。这些特征包括描述性统计、基于物理的非线性和复杂性指标、数字信号处理功能以及历史压缩特征。以下是一个示例代码：

<code>import pandas as pd from tsfresh import extract_features # 读取时间序列数据 df = pd.read_excel("train.xlsx", parse_dates=['date']).set_index('date') # 自动特征生成 features = extract_features(df, column_id="date", column_sort="date")</code>

特征选择

tsfresh包还提供了一个基于假设检验的特征选择实现，可以用于识别与目标变量相关的特征。通过tsfresh.select_features()函数可以实现特征选择。

兼容大数据

当处理大量时间序列数据时，tsfresh提供了多线程处理、分布式框架和Spark兼容等功能，以加快特征生成和选择的速度。

总结

通过几行Python代码，使用tsfresh包可以快速生成和选择与时间序列数据相关的特征。它大大减少了数据科学家在特征工程上的工作量，并且通过多线程、分布式框架和Spark兼容等功能，可以处理大规模的时间序列数据集。