johannfaouzi/pyts

해결하는 문제

pyts는 시계열 분류를 쉽게 접근할 수 있도록 설계된 Python 패키지입니다. 표준 표 형식 데이터와 달리 전문적인 알고리즘이 필요한 시계열 데이터를 전처리, 변환 및 분류하기 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다.

작동 방식

이 라이브러리는 기능을 여러 전문 모듈로 구성합니다:

• Approximation: Piecewise Aggregate Approximation (PAA) 및 Symbolic Aggregate approXimation (SAX)와 같은 알고리즘을 사용하여 시계열을 단순화합니다.
• Transformation: 시계열을 특징 집합(예: ROCKET, BOSS, WEASEL)으로 변환하여 표준 머신러닝 분류기와 함께 사용할 수 있도록 합니다.
• Classification: TimeSeriesForest 및 LearningShapelets와 같이 시계열에 특화된 최첨단 분류 알고리즘을 구현합니다.
• Image Conversion: Recurrence Plots 및 Gramian Angular Fields와 같은 기술을 사용하여 시계열을 이미지로 변환함으로써 컴퓨터 비전 모델을 분석에 사용할 수 있게 합니다.
• Metrics: 시계열을 비교하기 위한 Dynamic Time Warping (DTW)과 같은 전문적인 거리 측정 지표를 제공합니다.
• Preprocessing: 샘플 단위 전처리 도구와 결측치 보간 기능을 제공합니다.
• Multivariate: 다변량 시계열 데이터를 처리하기 위한 유틸리티를 포함합니다.

대상 사용자

시계열 데이터를 다루며 분류 작업을 위해 scikit-learn 생태계와 잘 통합되는 라이브러리가 필요한 데이터 과학자 및 연구자.

주요 특징

• Scikit-learn 호환: scikit-learn 커뮤니티 표준에 맞춰 개발되었습니다.
• 다양한 변환: 시계열을 Bag-of-Words, 이미지 또는 추출된 특징으로 변환하는 것을 지원합니다.
• 다변량 지원: 다변량 시계열을 처리하기 위한 전용 도구.
• 통합 데이터셋: UEA & UCR Time Series Classification Repository에서 데이터셋을 가져오는 유틸리티를 포함합니다.