2023年3月30日
时间序列特征提取的Python和Pandas代码示例
摘要： 使用Pandas和Python从时间序列数据中提取有意义的特征，包括移动平均，自相关和傅里叶变换。 前言 时间序列分析是理解和预测各个行业(如金融、经济、医疗保健等)趋势的强大工具。特征提取是这一过程中的关键步骤，它涉及将原始数据转换为有意义的特征，可用于训练模型进行预测和分析。在本文中，我们将探索 阅读全文
posted @ 2023-03-30 11:07 deephub 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑