Ich bin neu in Predictive Analytics und möchte einige Daten mit Zeitreihen und Klassifikationsalgorithmen analysieren. Ich muss die Datensätze selbst erstellen, also wollte ich fragen, ob ich für jede Analyse verschiedene Datensätze erstellen muss. Wenn ja, gibt es irgendwelche Regeln, denen ich folgen kann?Verschiedene Datensätze für die Klassifizierung und Zeitreihenanalyse?
vielen Dank im Voraus
Kurze Antwort: nein, können Sie eine Zeitreihendaten bauen und es auch für die Klassifizierung verwenden
Lange Antwort !: Zeitreihe ist ein Modell der Datendarstellung, die immer Zeit oder Zeiträume integrieren. Sie können Zeitreihendaten erstellen und sie mit einem Label versehen. So können Sie das Modell einer anderen Klasse zuordnen und einen Klassifizierungsalgorithmus zur Vorhersage von Klassen verwenden. Es ist gut, die Klassifikationsartikel zu lesen, um Ihr Sehvermögen zu verbessern.
Beachten Sie die Unterschiede zwischen Klassifizierung und Regression. Klassifizierung wird für diskrete Werte und Regression verwendet, die für kontinuierliche Werte verwendet werden: https://math.stackexchange.com/questions/141381/regression-vs-classification
Auch Zeitreihe könnte in einigen Situationen Vorgriffskonzept werden. es ist keine so einfache Aufgabe in einem Problem. Es gibt einige statistische Konzepte (z. B. ARMA und ...), die Sie für eine gute und effiziente Data Mining-Aufgabe verwenden müssen.
Wenn Sie mit R vertraut, das ist eine gute: http://www.rdatamining.com/examples/time-series-clustering-classification
für Python, dies lesen: http://alexminnaar.com/time-series-classification-and-clustering-with-python.html