tsfresh閃亮登場了！
tsfresh簡介
tsfresh是用于提取時序數據特征的Python包，可以自動計算大量的時序數據特征。
可以自動從時序數據中提取100多個特征，包含多種特征提取方法和一種穩健的特征選擇方法，
還包含對于回歸或分類任務時評估這些特征的重要方法。
特點：
tsfresh可自動計算大量時序特征，通過假設檢驗來講特征消減到最能解釋趨勢的特征，然后使用這些特征集在時序數據上構造統計或機器學習模型。利用tsfresh提取的特征可用于描述或聚類時間序列，此外，用來建立模型，對時間序列執行分類和回歸任務。tsfresh包還可用于機器壽命的預測，鋼坯質量的預測。
tsfresh的安裝：

提取特征

我們可以得到一個已刪除所有NaN值的數據特征，下一步只選擇相關的特征，

甚至可以特征提取與過濾同時進行：

這個結果與上面先提取后過濾的結果是一樣的。

參考：
參考鏈接1
參考鏈接2

附官方文檔：
https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的聊聊用于特征处理的tsfresh的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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