Die Klassifizierung von Zeitreihen ist eine häufige Aufgabe des maschinellen Lernens, bei der Zeitreihendaten klassifiziert oder vorhergesagt werden. In diesem Artikel werden wir mithilfe von Python demonstrieren, wie eine Zeitreihenklassifizierung durchgeführt wird, und den entsprechenden Quellcode bereitstellen.
Zuerst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren. Wir werden die Pandas-Bibliothek verwenden, um Zeitreihendaten zu verarbeiten und zu analysieren, und die Scikit-Learn-Bibliothek, um Klassifizierungsmodelle zu erstellen und zu trainieren.
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
Als nächstes müssen wir unseren Datensatz vorbereiten. Angenommen, wir haben einen Datensatz, der Zeitreihendaten und entsprechende Klassenbezeichnungen enthält. Wir können den Datensatz mithilfe der Pandas-Bibliothek aus einer Datei laden oder manuell einen Datenrahmen erstellen.
# 从文件中加载数据集</