Объяснительные переменные при классификации многомерных данных временных рядов с использованием деревьев решений в seglearn - PullRequest
1 голос
/ 16 марта 2020

В настоящее время я работаю над классификацией данных многомерных временных рядов. https://dmbee.github.io/seglearn/auto_examples/plot_scoring.html#sphx -glr-auto-examples-plot-scoring-py Для справки я заменил RandomForestClassifier на DecisionTreeClassifier, и это сработало. Но если я представлю это с помощью export_graphviz (), , что означает параметр feature_names?

Поскольку это данные временного ряда, означает ли это информацию о положении данных временного ряда? Однако входными данными являются (50, 375, 18) трехмерные данные. Длина данных временного ряда составляет 375 и имеет значения 18 датчиков. В этом примере используется 50 входных пакетов.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...