Вопрос или проблема
При использовании библиотеки tsfresh для извлечения признаков возможно ли запустить калькулятор признаков , который принимает результаты другого калькулятора признаков в качестве своих параметров?
Например, я хочу рассчитать (или аппроксимировать) частоту моего сигнала. В частности, я хотел бы использовать калькулятор признаков number_crossing_m(x, m), который определяет количество раз, когда x пересекает m. Моя цель – рассчитать количество пересечений x на среднем значении x, что требует использования другого калькулятора признаков.
Ответ или решение
Когда вы работаете с библиотекой tsfresh для извлечения признаков, может возникнуть необходимость использования результатов одного калькулятора признаков в другом. Давайте разберем, как это сделать, используя ваш пример с зависимостью вычисления числа пересечений сигнала с его средним значением.
1. Определение задачи
Ваша цель — определить количество пересечений сигнала ( x ) с его средним значением, используя калькулятор number_crossing_m(x, m). Для этого сперва нужно вычислить среднее значение ( x ) с помощью другого калькулятора, например, mean.
2. Организация процесса
[ \text{number_crossing_m}(x, \text{mean}(x)) ]
Для реализации этой идеи следует использовать tsfresh в несколько этапов.
3. Шаги для извлечения признаков
Шаг 1: Установка библиотеки tsfresh
Если вы еще не устанавливали библиотеку, можете сделать это с помощью pip:
pip install tsfreshШаг 2: Подготовка данных
Предположим, у вас есть временной ряд данных, который вы хотите анализировать. Данные могут быть представлены в виде pandas DataFrame. Например:
import pandas as pd
# Пример данных
data = {
'id': [1]*10,
'time': range(10),
'value': [1, 2, 1, 2, 1, 3, 4, 3, 2, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)Шаг 3: Извлечение средних значений
Используйте функцию extract_features для извлечения признаков, включающую среднее значение:
from tsfresh import extract_features
extracted_features = extract_features(df, column_id='id', column_sort='time')
mean_value = extracted_features['value__mean'].values[0]Шаг 4: Извлечение количества пересечений
Теперь вы можете использовать это среднее значение в функции number_crossing_m. Это делается путем повторного извлечения признаков, передавая среднее значение в качестве аргумента:
from tsfresh import extract_features
# Добавление нового столбца с переработанными данными
df['crossing_with_mean'] = df['value'].apply(lambda x: 1 if x >= mean_value else 0)
# Теперь из df можно извлечь основное количество пересечений
crossing_features = extract_features(df, column_id='id', column_sort='time',
default_fc_parameters={'number_crossing_m': [{'m': mean_value}]})
print(crossing_features)4. Завершение процесса
Таким образом, вы можете адаптировать результаты одного калькулятора признаков для использования в другом. Убедитесь, что вы правильно указываете параметры, чтобы избежать возможных ошибок. Вы также можете комбинировать несколько калькуляторов для более глубокого анализа данных, что значительно увеличивает мощность анализа временных рядов с использованием tsfresh.
Заключение
Использование результатов одного калькулятора признаков в другом в tsfresh — это мощный способ извлечения знаний из ваших временных рядов. Понимание этого подхода позволяет вам эффективно настраивать анализ данных и обрабатывать сложные сценарии, как в вашем случае с подсчетом пересечений по среднему значению.