Tôi có một bộ dữ liệu gồm chuỗi thời gian (8 điểm) với khoảng 40 thứ nguyên (vì vậy mỗi chuỗi thời gian là 8 x 40). Các tham số tương ứng (kết quả có thể có cho các danh mục) là eitheir 0 hoặc 1.
Điều gì sẽ là cách tiếp cận tốt nhất để thiết kế một bộ phân loại cho chuỗi thời gian với nhiều chiều?
Chiến lược ban đầu của tôi là trích xuất các tính năng từ các chuỗi thời gian đó: trung bình, tiêu chuẩn, biến thể tối đa cho mỗi thứ nguyên. Tôi đã nhận được một tập dữ liệu mà tôi đã sử dụng để huấn luyện RandomTreeForest. Nhận thức được sự ngây thơ hoàn toàn của việc này, và sau khi thu được kết quả kém, giờ tôi đang tìm kiếm một mô hình cải tiến hơn.
Khách hàng tiềm năng của tôi là như sau: phân loại chuỗi cho từng thứ nguyên (sử dụng thuật toán KNN và DWT), giảm kích thước với PCA và sử dụng trình phân loại cuối cùng dọc theo các loại đa chiều. Là người tương đối mới với ML, tôi không biết liệu mình có hoàn toàn sai không.