目前有点茫然，正在寻找一些建议。
我正在从时间序列数据中提取特征以输入到分类算法中，例如，我正在从 inputX 中提取平均值和方差。
对于输入Y，我绘制了数据，看到A类可以看出有向上的斜率，B类可以看出有向下的斜率，C类没有斜率，线或多或少是直的。对于特征提取，我怎样才能最好地描述这一点？获得正/负斜率的计算会是最好的吗？
特征提取 - 计算斜率
数据挖掘
时间序列
特征提取
多类分类
2022-03-08 14:35:02
1个回答
有几种方法可以做到这一点，这里有几个选项：
- 计算不同的滞后值（现在和t时间单位之间的差异）
- 计算不同时间窗口的线性回归并存储斜率和偏差
- 您还可以使用高阶模型来描述正在发生的事情，例如，如果您认为加速度也很重要，您可以在过去的几次观察中使用 2 次或 3 次多项式。
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