我有大约 72,000 个多元时间序列 (MTS)，有四个维度，长度约为 3000 毫秒（不恒定）。它是 (4*3000*72000) DLN。此 MTS 有两种可能的结果，即通过或失败。

如何选择适合上述标准的更好分类器？

我已经阅读了 MTS 分类的一些实现。我不能应用距离测量技术进行分类，因为数据太长并且与其他 MTS 相比不是恒定的。

我正在考虑应用以下技术进行分类

1) 从数据中提取全局统计特征并应用任何分类器（KNN 或随机森林或神经网络）

什么是最好的方法。请指导我更好的技术，我也对其他技术对 MTS 进行分类持开放态度