该包包含多种特征提取方法和鲁棒特征选择算法。 tsfresh可以自动地从时间序列中提取100多个特征。...这些特征描述了时间序列的基本特征，如峰值数量、平均值或最大值，或更复杂的特征，如时间反转对称性统计量等。 ? 这组特征可以用来在时间序列上构建统计或机器学习模型，例如在回归或分类任务中使用。...这里，可以利用tsfresh.select_features方法进行特征选择，然而由于其仅适用于二进制分类或回归任务，所以对于6个标签的多分类，我们将多分类问题转换为6个二元分类问题，故对于每一种分类，...以下是分别使用tsfresh进行特征工程、未进行特征工程以及使用tsfresh进行特征工程+特征选择后的模型效果： ? ? 4....总结 自动化特征工程解决了特征构造的问题，但同时也产生了另一个问题：在数据量一定的前提下，由于产生过多的特征，往往需要进行相应的特征选择以避免模型性能的降低。
来源：DeepHub IMBA本文约900字，建议阅读5分钟在本文中，我们将深入讨论tsfresh包的使用。...python的tsfresh包可以为时间序列数据生成标准的数百个通用特性。在本文中，我们将深入讨论tsfresh包的使用。 tsfresh 是一个可以生成数百个相关的时间序列特征的开源包。...2、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，可以用于识别目标变量的相关特征。...为了限制不相关特征的数量，tsfresh 包含了fresh算法（fresh 代表基于可扩展假设测试的特征提取）。 tsfresh.select_features() 函数用户可以实现特征选择。...tsfresh还提供api来扩展特征的生成/提取，以及针对大量数据的特征选择实现: 多线程处理:默认tsfresh包可以将特征生成/提取和特征选择在多核上并行执行。
这些特征描述了时间序列的基本特征，如峰值数量、平均值或最大值，或更复杂的特征，如时间反转对称性统计量等。 ? 这组特征可以用来在时间序列上构建统计或机器学习模型，例如在回归或分类任务中使用。...它建立在完善的假设检验理论的基础上，采用了多种检验方法。 需要注意的是，在使用tsfresh提取特征时，需要提前把结构进行转换，一般上需转换为(None,2)的结构，例如下图所示： ?...这里，可以利用tsfresh.select_features方法进行特征选择，然而由于其仅适用于二进制分类或回归任务，所以对于6个标签的多分类，我们将多分类问题转换为6个二元分类问题，故对于每一种分类，...以下是分别使用tsfresh进行特征工程、未进行特征工程以及使用tsfresh进行特征工程+特征选择后的模型效果： ? ? 4....总结 自动化特征工程解决了特征构造的问题，但同时也产生了另一个问题：在数据量一定的前提下，由于产生过多的特征，往往需要进行相应的特征选择以避免模型性能的降低。
python的tsfresh包可以为时间序列数据生成标准的数百个通用特性。在本文中，我们将深入讨论tsfresh包的使用。 tsfresh 是一个可以生成数百个相关的时间序列特征的开源包。...2、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，可以用于识别目标变量的相关特征。...为了限制不相关特征的数量，tsfresh 包含了fresh算法（fresh 代表基于可扩展假设测试的特征提取）。 tsfresh.select_features() 函数用户可以实现特征选择。...tsfresh还提供api来扩展特征的生成/提取，以及针对大量数据的特征选择实现: 多线程处理:默认tsfresh包可以将特征生成/提取和特征选择在多核上并行执行。...分布式框架：tsfresh还实现了一个自己的分布式框架，将特征计算分布在多台机器上加快计算速度。 Spark兼容：tsfresh还可以使用spark或Dask来处理非常大的数据。
我们的问题是不确定的，这导致我们任意不能选择这两个函数中的任何一个。在回归分析中，有两个因素减低了性能：多重共线性（相关特征）和特征的数量。 通常可以手工以得到少量特征。...我们使用extract_related_features函数来允许tsfresh根据标签和生成的潜在特征预先选择有意义的特征。...这使得特征的数量从11个扩展到327个。这些特征为我们的正则化回归模型提供了一个非常广阔的学习空间。...这意味着我们的模型由三个子模型组成，每种可能类型的鼓各有一个。当用整体模型进行预测时，我们只需选择表现最好的模型。 我们使用saga求解器来拟合我们的损失函数。...通过交叉验证选择正则化强度 在使用正则化时，我们必须做出的一个主要选择是正则化的强度。在这里，我们使用交叉验证来测试C的一系列潜在值的准确性。
嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。...而对于使用惩罚项的模型来说，正则化惩罚项越大，特征在模型中对应的系数就会越小。当正则化惩罚项大到一定的程度的时候，部分特征系数会变成0，当正则化惩罚项继续增大到一定程度时，所有的特征系数都会趋于0。...在修剪的集合上递归地重复该过程，直到最终到达所需数量的要选择的特征。区别于过滤法和嵌入法的一次训练解决所有问题，包装法要使用特征子集进行多次训练，因此它所需要的计算成本是最高的。...然后，它根据自己保留或剔除特征的顺序来对特征进行排名，最终选出一个最佳子集。 另外还有一个RFECV通过交叉验证的方式执行RFE，以此来选择最佳数量的特征。...特征提取 需要安装第三方模块：pip install tsfresh TsFresh能自动地计算出大量的时间序列特征，即所谓的特征，这些特征描述了时间序列的基本特征，如峰数、平均值或最大值或更复杂的特征
特征：数据中抽取出来的对结果预测有用的信息。特征工程：使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。...整个过程是非常耗时的，并且场景或数据变换后又需要重新完成整个过程。而『自动化特征工程』希望对数据集处理自动生成大量候选特征来帮助数据科学家和工程师们，可以选择这些特征中最有用的进行进一步加工和训练。...、信号处理和非线性动力学的典型算法与可靠的特征选择方法，完成时间序列特征提取。...图片TSFresh 自动从时间序列中提取 100 个特征。 这些特征描述了时间序列的基本特征，例如峰值数量、平均值或最大值或更复杂的特征，例如时间反转对称统计量。...图片 使用示例# 安装# pip install tsfresh# 数据下载from tsfresh.examples.robot_execution_failures import download_robot_execution_failures
首先演示如何应用时间序列预测方法（如Prophet），但这些方法仅适用于时间序列数据的某些类型的 ML 模型。...我们仅使用训练数据计算每日能耗的四分位阈值，以避免数据泄漏。 接下来，我们将预测测试数据期间 PJME 的日能耗水平（以兆瓦为单位），并将预测值表示为离散变量。...= tsfresh_trafo.fit_transform(X_train) # 使用相同的特征提取器转换测试数据 X_test_transformed = tsfresh_trafo.transform...通过这一步筛选，我们保留了那些与目标变量有一定相关性、但又不至于过度相关的特征子集，为后续的机器学习建模打下基础。合理的特征工程有助于提升模型的估计质量和泛化能力。...进一步地，我们尝试了自动机器学习(AutoML)技术，对表格数据自动选择并调优最佳的分类算法。
01 tsfresh tsfresh工具包，是一个定位于时间序列特征工程相关的工具包，包括对时间序列自动提取特征、特征选择、特征转换等，最早于2018年由德国的几名学者提出和开发。...也正因为是定位于特征工程，所以tsfresh本身是不能用于实现时序预测或者时序分类等任务的，但可以基于其特征提取的结果完成后续的操作，例如进行多时序聚类时首先应用tsfresh完成对不同时序数据的特征是一个很好的选择...tslearn中主要支持的功能特性如下： 除了提供的功能与sklearn中的风格和使用方式十分接近外，tslearn有一个比较具有优势的特性在于，tslearn可以与其他时序工具包进行整合使用，除了scikit-learn...外，还有前面刚刚提到的tsfresh、后续要介绍的sktime以及pyts等等，某种程度上为了更加灵活快速的使用多个工具包提供了便利。...在实际使用过程中，三个工具包本无优劣高下之分，需灵活选取调用，这样才不失为一名优秀的算法工程师调包侠。
手动构造预测变量，不引入学习的步骤； 手工选择特征，学习预测。...参数自动优化的两种方法 广泛使用的优化方法有两种，一种是贝叶斯优化方法，它基于过去的结果搜索未知参数范围。典型的算法有TPE，SMAC，GP-EL等。 ?...综合考虑到质量和速度，我们推荐使用的两个库是Optuna和scikit-optimize。 自动化特征工程 ? TPOT和Auto-sklear在使用上仍然有局限性。...特征生成 Featuretools: Deep feature synthesis tsfresh 特征选择 3种方法： 包装法（Wrapper），过滤法(Filter)，嵌入法（Embedded） Scikit-lean...图八表示的不同框架算法下，在回归数据集上的均方误差（MSE）。其中箱型图分别表示上限、下四分位、中位、下四分位、下限，灰色圆圈表示异常值。 针对不同的任务推荐使用不同方法。
参数自动优化的两种方法 广泛使用的优化方法有两种，一种是贝叶斯优化方法，它基于过去的结果搜索未知参数范围。典型的算法有TPE，SMAC，GP-EL等。 ?...综合考虑到质量和速度，我们推荐使用的两个库是Optuna和scikit-optimize。 自动化特征工程 ? TPOT和Auto-sklear在使用上仍然有局限性。...特征生成 Featuretools: Deep feature synthesis tsfresh 特征选择 3种方法： 包装法（Wrapper），过滤法(Filter)，嵌入法（Embedded） Scikit-lean...图八表示的不同框架算法下，在回归数据集上的均方误差（MSE）。其中箱型图分别表示上限、下四分位、中位、下四分位、下限，灰色圆圈表示异常值。 针对不同的任务推荐使用不同方法。...自动化的神经体系结构搜索 自动神经体系结构搜索在学术界也是一个非常热门的话题，但在工业界并未得到广泛使用。 ?
所以选择性能优秀的引擎是保证品质的最重要基础，一定要谨慎。 在游戏项目研发开始时，一定要先对复杂的模块做DEMO测试，特别是带背景滚动的游戏。...当然，上图仅作为参考，对于任何号称某个引擎性能最牛的论调，一定要亲自进行性能DEMO的测试对比，而不要轻易采信。...深入了解不同引擎的理念与定位，才能更好的与游戏产品进行结合。 ? 上图内容仅作参考，详情建议去各引擎官网深入了解。...6、工作流支持力度 作为商业级开源引擎，工具链的提供与支持也是一种选择考量要素，比如UI编辑器、粒子编辑器、骨骼编辑器、场景编辑器等等，如果引擎方直接提供或支持，那么将会较大的提升研发效率。...一定要有成熟的商业案例，一般引擎的官网上都会有游戏案例介绍，我们在选择引擎之前要进行深入体验，包括：商业案例的数量、商业案例的种类、稳定性、流畅度（要在低端机里体验）、项目复杂度、项目相似度等。
所以选择性能优秀的引擎是保证品质的最重要基础，一定要谨慎。 在游戏项目研发开始时，一定要先对复杂的模块做DEMO测试，特别是带背景滚动的游戏。...当然，上图仅作为参考，对于任何号称某个引擎性能最牛的论调，一定要亲自进行性能DEMO的测试对比，而不要轻易采信。...深入了解不同引擎的理念与定位，才能更好的与游戏产品进行结合。 上图内容仅作参考，详情建议去各引擎官网深入了解。...6、工作流支持力度 作为商业级开源引擎，工具链的提供与支持也是一种选择考量要素，比如UI编辑器、粒子编辑器、骨骼编辑器、场景编辑器等等，如果引擎方直接提供或支持，那么将会较大的提升研发效率。...一定要有成熟的商业案例，一般引擎的官网上都会有游戏案例介绍，我们在选择引擎之前要进行深入体验，包括：商业案例的数量、商业案例的种类、稳定性、流畅度（要在低端机里体验）、项目复杂度、项目相似度等。
它使用假设检验来获取大量生成特征集，并将其减少到少量最具解释性的趋势特征。 Tsfresh还与pandas和sklearn兼容，可嵌入到现有的数据科学流程中。...Tsfresh库的优势在于其可扩展的数据处理实现，这部分已经在具有大量时间序列数据的生产系统中进行了测试。 5....这个库是用hyperopt-sklearn和hyperas实现的，这两个用于模型选择和优化的函数库分别建立在scikit-learn和keras的基础上。 3....，可用于机器学习模型的快速训练，仅需很小的工作量。...它使用贝叶斯优化和Bandits库，利用穷举搜索和超参数优化来实现模型选择。要注意，ATM仅支持分类问题，也支持AWS上的分布式计算。 2.
模型选择 3.4. 补充：基于预测的异常检测方案 1. 背景 时间序列异常检测是学术界和工业界一直研究的热点和难点问题。...了解更多见tsfresh官网，安装可用pip install tsfresh. 2.6. ...比如腾讯内部的Metis标注界面。 image.png 2.7. 正负样本不平衡的问题 一般是正样本数量远多于负样本，因为业务大多数时候是正常的，少数情况是异常的，因此异常样本就更难以获得。...聚类随机抽样：可以将正样本先进行聚类，从每一类中随机抽取一定量样本使得总正样本和负样本的数量大体相当。 3. ...模型选择 汇总有五种类型，对应可选择不同的模型 NO.
它可以用来识别趋势、季节模式和变量之间的其他关系。时间序列分析还可以用来预测未来的事件，如销售、需求或价格变动。 如果你正在使用Python处理时间序列数据，那么有许多不同的库可以选择。...sktime还提供与相关库的接口，例如scikit-learn、statsmodels、tsfresh、PyOD和[fbprophet]等等。”...TSFresh tsfresh是一个可以自动从时间序列中提取特征的Python包。它基于时间序列中的信息可以分解为一组有意义的特征来实现的。...tsfresh 负责手动提取这些特征的繁琐任务，并提供自动特征选择和分类的工具。...它可以与 pandas DataFrames 一起使用，并提供广泛的用于处理时间序列数据的函数，包括： 从时间序列中自动提取特征 自动特征选择 时间序列分解 降维 异常值检测 支持多种时间序列格式 支持缺失值
不仅是作为geopandas的基石，直接使用shapely中极其丰富的各种矢量操作API，也可以帮助我们轻松实现各种细致入微的矢量操作。...目前shapely的所有顶级API，以及shapely.ops等子模块下的顶级API均已支持向量化运算特性，具体见shapely中的API文档是否如下图所示提及ufunc： 2.2 矢量对象不可变 ...中所有的矢量要素变为不可变对象，这意味着它们可hash，譬如可以作为字典的键，或pandas分组运算的分组依据等： 2.3 矢量要素类可作为顶级API使用 从上面的几个例子中你也可以发现，新版shapely...，多部件要素譬如MultiPoint可以直接视作数组对象来直接按位置索引或迭代，而从2.0.0开始，原有的方式会引发错误，请注意更换为使用其geoms属性实现相关操作： 2.5 矢量要素支持精度控制... 随着对底层GEOS依赖库的版本更新（当前依赖版本：3.11.1），一大批新的实用功能函数得以被添加到shapely中，由于数量非常众多，下面我仅对其中的部分典型新功能函数做介绍： extract_unique_points
不仅是作为geopandas的基石，直接使用shapely中极其丰富的各种矢量操作API，也可以帮助我们轻松实现各种细致入微的矢量操作。...目前shapely的所有顶级API，以及shapely.ops等子模块下的顶级API均已支持向量化运算特性，具体见shapely中的API文档是否如下图所示提及ufunc： 2.2 矢量对象不可变 在以前的版本中...，这意味着它们「可hash」，譬如可以作为字典的键，或pandas分组运算的分组依据等： 2.3 矢量要素类可作为顶级API使用 从上面的几个例子中你也可以发现，新版shapely中我们可以直接从shapely...可以直接视作数组对象来直接按位置索引或迭代，而从2.0.0开始，原有的方式会引发错误，请注意更换为使用其geoms属性实现相关操作： 2.5 矢量要素支持精度控制 从2.0.0开始，shapely新增...（当前依赖版本：3.11.1），一大批新的实用功能函数得以被添加到shapely中，由于数量非常众多，下面我仅对其中的部分典型新功能函数做介绍： extract_unique_points() 通过新增的函数
所以选择性能优秀的引擎是保证品质的最重要基础，一定要谨慎。 在游戏项目研发开始时，一定要先对复杂的模块做DEMO测试，特别是带背景滚动的游戏。...深入了解不同引擎的理念与定位，才能更好的与游戏产品进行结合。 ? 上图内容仅作参考，详情建议去各引擎官网深入了解。...6、工作流支持力度 作为商业级开源引擎，工具链的提供与支持也是一种选择考量要素，比如UI编辑器、粒子编辑器、骨骼编辑器、场景编辑器等等，如果引擎方直接提供或支持，那么将会较大的提升研发效率...一定要有成熟的商业案例，一般引擎的官网上都会有游戏案例介绍，我们在选择引擎之前要进行深入体验，包括：商业案例的数量、商业案例的种类、稳定性、流畅度（要在低端机里体验）、项目复杂度、项目相似度等。...但是从卡牌、挂机等类型的付费游戏总体数量来看，Egret引擎明显占优，充分说明该引擎的市场宣传力度更胜一筹。
Merlion因为在本次对比的几个时序分析工具中推出时间相对较晚，所以一定程度上占有后发优势。...同时，如前文所述，Merlion内置了AutoML能力，可以实现模型的选择和调参，同时也可方便的对多个模型的预测结果进行融合，毕竟在时序预测中不存在单一模型通吃所有数据集的情况。...坦白地讲，GluonTS于我个人而言仅停留于阅读其官方Paper的层面，实际的工具尚未探索使用，所以对于其性能的描述也仅停留于眼见耳听，而缺乏动手实践，所以这里不做更多介绍。...但与此同时，该模型也做到了高度专业和成熟，GitHub上的star数量高达13k之多，更是成了很多其他时序分析工具包的必备集成模型之一 Merlion定位于时序预测和异常检测场景，既支持单变量也支持多变量时序...，但在模型使用灵活度方面个人感觉则要略逊于Merlion和Darts 考虑前期推文中介绍的tsfresh、tslearn、sktime三个工具，加之本文介绍的Prophet、Merlion、Darts和
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