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时序数据算法有哪些细分类#xff1f;时序数据分类算法经典模型#xff1f;当下时序分类算法模型强baseline#xff1f;有没有现成的工具#xff1f;
1…2024.1.15 最近基于时序数据训练分类算法对其进行了一番了解主要围绕以下几点
时序数据算法有哪些细分类时序数据分类算法经典模型当下时序分类算法模型强baseline有没有现成的工具
1.时序数据算法有哪些细分类
时序数据Time Series简称TS 其包括两类算法
时间序列预测Time Series ForecastTSF 根据过去的时间序列预测未来一段时间的序列。eg股价预测时间序列分类Time Series ClassifyTSC 根据一段时间序列预测其类别。eg根据心电图预测是否有某类疾病根据手环的传感器信号预测佩戴者当前的运动类型。
本文讨论TSC。 多说一点时间序列根据其特征维度数量的不同可以分为一元时间序列TS只和一个特征相关和多元时间序列TS和多个特征相关。
2.时序数据分类算法经典模型
通过我一通调研直观总结出一下几类经典模型具体模型细节不展开。
KNNDTW 这是比较早的一个解决方案很长一段时间DTW都是作为一个强baseline用来比较深度学习算法的性能CNN类 一维卷积神经网络在TSC中表现非常好其中2018年的TCN已经可以完全取代CNN而后出现了各种TCN变体。 最新的SOTA算法也基本上有卷积神经网络。RNN类 RNN类如LSTMGRU通常不适合TSC。Transformer类 这是新的研究趋势而且效果不错
这里没有介绍具体的模型因为很多都已经过时了不需要过多了解直接推荐下面的强baseline花时间了解它们即可。
3.当下时序分类算法模型强baseline
经过我一番调研最终荣获此殊荣的有以下几位
InceptionTime
InceptionTime: Finding AlexNet for Time Series Classification Data Min. Know. Disc. 2020 HIVE-COTE家族
HIVE-COTETime Series Classification with HIVE-COTE: The Hierarchical Vote Collective of Transformation-based EnsemblesHIVE-COTE 2.0: a new meta ensemble for time series classification. Rocket家族
ROCKET: exceptionally fast and accurate time series classification using random convolutional kernelsMiniRocket: A Very Fast (Almost) Deterministic Transform for Time Series Classification AngusMultiRocket: Effective summary statistics for convolutional outputs in time series classification SOTA大PK 结论 上面各个模型之间的性能比较均来自这篇综述 Bake off redux: a review and experimental evaluation of recent time series classification algorithms 简而言之 从性能上看HIVE-COTE 2.0是当下最强的模型其次是Hydra-MultiRocket两者都是藐视众生一版的存在。后者虽然性能比比前者的差一点点但是它训练非常快哦甩前者好几条街见下图MultiRocket项目提供所以其实更推荐后者而且更重要的一点HIVE-COTE 2.0并没有开源是的想用也用不到。
4.有没有现成的工具
Rocket家族都是有开源的可以直接用。 除此外我还发现了一个宝藏非常之哇塞——tsai https://github.com/timeseriesAI/tsai
里面包含了很多模型可用于TSF和TSC 这是这个库的介绍文档 https://timeseriesai.github.io/tsai/ 里面主推三类算法InceptionTime、Rocket、TST 想必掌握了这三个TS就游刃有余了
另一篇笔记中记录中了tsai的快速用法请移步 【小笔记】用tsai库实现Rocket家族算法
参考资料
1.知乎时间序列分类-Rocket到MiniRocket再到MultiRocket 2.知乎时间序列数据如何分类并进行特征提取 3Bake off redux: a review and experimental evaluation of recent time series classification algorithms【非常值得一看】
