在SEGREAND中使用决策树对多元时间序列数据进行分类时的解释变量

2024-10-02 02:38:20 发布

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我目前正在对多元时间序列数据进行分类。 https://dmbee.github.io/seglearn/auto_examples/plot_scoring.html#sphx-glr-auto-examples-plot-scoring-py 作为参考,我用DecisionTreeClassifier替换了RandomForestClassifier,它成功了。 但是如果我使用export\u graphviz()将其可视化,feature\u names参数意味着什么?

既然是时间序列数据,它是否意味着时间序列数据的位置信息? 然而,输入数据是(50375,18)三维数据。时间序列数据的长度为375,具有18个传感器的值。在本例中,使用了50个输入批次


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