PYTHON КЛАССИФИКАЦИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Python широко используется для классификации временных рядов, которые могут быть получены из различных источников, таких как датчики IoT, финансовые рынки, медицина и другие.

Для классификации временных рядов в Python можно использовать различные алгоритмы машинного обучения, такие как метод ближайших соседей (k-Nearest Neighbors), случайный лес (Random Forest), градиентный бустинг (Gradient Boosting) и другие.

Кроме того, библиотека scikit-learn в Python предоставляет широкий спектр инструментов для классификации временных рядов, таких как Time Series Split, Time Series Cross-Validation и Time Series Forecasting.

Например, для выполнения классификации временных рядов с использованием метода ближайших соседей в Python можно написать следующий код:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# загрузка данных
X, y = load_time_series_dataset()
# разделение на тренировочный и тестовый наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# создание и обучение модели
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# предсказание классов для тестового набора
y_pred = model.predict(X_test)
# вычисление точности
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

Кластеризация временных рядов: зачем, кому и как - Вебинар Станислава Гафарова - pygame.rus

Занятие 20. Временные ряды

Анализ временного ряда (Python)

Анализ Данных на Python и Pandas

Что мы можем узнать по номеру телефона. Phyton и библиотека phonenumbers помогут нам в этом.

Машинное обучение. Прогнозирование временных рядов. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

14-11 Временные ряды в python

BLGPG-F28E9EED5006-24-11-23-22

Новые материалы: