使用Python进行时间序列分类的示例

时间序列分类是一种常见的机器学习任务，它涉及对时间序列数据进行分类或预测。在本文中，我们将使用Python来演示如何进行时间序列分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库。我们将使用pandas库来处理和分析时间序列数据，以及scikit-learn库来构建和训练分类模型。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

接下来，我们需要准备我们的数据集。假设我们有一个包含时间序列数据和相应类别标签的数据集。我们可以使用pandas库从文件中加载数据集，或者手动创建一个数据帧。

# 从文件中加载数据集</