数字序列作为单一特征

数据挖掘 机器学习 数据集 算法
2022-02-26 00:46:13

是否可以使用一系列数字作为一个特征？

例如，使用 libsvm 数据格式：

<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2>

+1 1:123.02 2:1.23 3:5.45,2.22,6.76
+1 1:120.12 2:2.23 3:4.98,2.55,4.45
-1 1:199.99 2:2.13 3:4.98,2.22,6.98
...

这种数据有什么特殊的机器学习算法吗？

1个回答

2个解决方案：

  • 您将每个数字序列聚合为一个数字，用作一个特征。存在大量聚合函数，例如从描述性统计的均方根、峰度、偏度、最大值、最小值、持续时间、标准差、波峰因数、均值派生的一些聚合函数，或更具体的聚合函数，例如傅立叶变换或小波变换。
  • 您使用一些接受序列作为输入的模型。序列可以是可变长度的。这种模型的例子：循环神经网络、动态贝叶斯网络。
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