返回
Time Series Machine Learning with Aeon: Classification and Regression
DOI:10.1007/978-3-032-06129-4_26.png)
摘要
En 中文
我们介绍了aeon的分类和回归模块,这是一个涵盖所有涉及时间序列的机器学习任务的Python库。aeon遵循scikit-learn API,并与其模型选择和流水线等工具兼容。该工具包包含广泛算法,包括每个时间序列学习任务的最先进和流行基准。我们演示了如何使用aeon工具包执行这些任务,并给出了这些算法可能有用之处的示例。更多信息和工具包模块的介绍视频可在演示网页 https://aeon-tutorials.github.io/ECMLDemo-2025/ 上获取。
Keyword:
Time series
Classification
Regression
aeon
期刊
机构
引用论文
HIVE-COTE 2.0: a new meta ensemble for time series classificationHive-cote 2.0: 一种新的时间序列分类元集成
MACHINE LEARNING
IF2.9
Bake off redux: a review and experimental evaluation of recent time series classification algorithms
Extracting Features from Random Subseries: A Hybrid Pipeline for Time Series Classification and Extrinsic Regression从随机子序列中提取特征:用于时间序列分类和外在回归的混合流水线

