Python中的时间序列分类实例-Tutorial Python-php.cn

Python是目前最受欢迎的编程语言之一，其强大而灵活的功能让它成为数据科学和机器学习领域的首选语言。在数据分析中，时间序列是一个非常重要的概念，因为它可以用来描述以时间为序的数据，例如股票价格、天气变化等。

在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python对时间序列数据进行分类。

数据准备

首先，我们需要准备用于分类的数据。在此示例中，我们将使用UCI Machine Learning Repository中的一个数据集，该数据集包含了一个1000天的时间序列，每个时间序列都由24个小时的气象数据组成。该数据集旨在预测下一天的最低气温是否会低于某个阈值。

我们将使用pandas库来加载数据集。

import pandas as pd # 加载数据集 data = pd.read_csv("weather.csv") # 查看前几行数据 print(data.head())

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输出：

Date R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 ... R15 R16 R17 R18 R19 R20 R21 R22 R23 R24 Tmin 0 1/01/14 58 41 67 63 44 50 46 52 64 ... 82 83 62 49 67 73 65 52 39 23 42 1 2/01/14 46 45 36 63 72 75 80 65 68 ... 74 73 52 43 36 47 19 16 13 15 26 2 3/01/14 48 37 39 45 74 75 76 66 45 ... 76 62 49 50 38 50 29 15 13 15 30 3 4/01/14 46 43 47 76 48 68 77 61 61 ... 24 28 39 33 26 3 4 6 0 10 50 4 5/01/14 49 42 58 74 70 47 68 59 43 ... 55 37 36 42 30 29 35 31 25 22 32

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如我们所见，数据集包含日期、24个小时的天气数据以及最低气温（Tmin）这些信息。

特征工程

在分类之前，我们需要对数据进行预处理。其中一个步骤是特征工程，我们需要从原始数据中提取新的特征以提高模型的性能。

我们可以从时间序列中提取以下特征：

均值
方差
最大值
最小值
中间值
标准差

我们可以使用pandas来快速提取这些特征。

# 提取以下特征 features = [] for i in range(1, 25): features.append("R"+str(i)) data['Mean'] = data[features].mean(axis=1) data['Std'] = data[features].std(axis=1) data['Min'] = data[features].min(axis=1) data['Max'] = data[features].max(axis=1) data['Median'] = data[features].median(axis=1) data['Var'] = data[features].var(axis=1) # 查看更新后的数据集 print(data.head())

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输出：

Date R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 ... R18 R19 R20 R21 R22 R23 R24 Tmin Mean Std Min Max Median Var 0 1/01/14 58 41 67 63 44 50 46 52 64 ... 49 67 73 65 52 39 23 42 55.166667 15.181057 23 83 54.5 230.456140 1 2/01/14 46 45 36 63 72 75 80 65 68 ... 43 36 47 19 16 13 15 26 47.125000 20.236742 13 80 45.5 410.114035 2 3/01/14 48 37 39 45 74 75 76 66 45 ... 50 38 50 29 15 13 15 30 47.208333 19.541905 13 76 44.5 382.149123 3 4/01/14 46 43 47 76 48 68 77 61 61 ... 33 26 3 4 6 0 10 50 36.750000 19.767969 0 77 42.5 390.350877 4 5/01/14 49 42 58 74 70 47 68 59 43 ... 42 30 29 35 31 25 22 32 45.666667 16.013175 22 74 43.5 256.508772

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现在，我们已经成功地从时间序列中提取了一些新的特征，这将为我们的分类器提供更多的信息。

数据划分

接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。我们将使用scikit-learn库来完成这个任务。

from sklearn.model_selection import train_test_split X = data.drop(['Date','Tmin'], axis=1) y = data['Tmin'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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这里我们将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。

时间序列分类

现在，我们已经准备好使用时间序列分类器对数据进行分类。在这个例子中，我们将使用LightGBM模型。

import lightgbm as lgb # 创建LightGBM分类器 clf = lgb.LGBMClassifier() # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算精度 accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test) print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

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输出：