Проблема:
Набор данных представляет собой нестационарный многовариантный временной ряд с наблюдениями, записанными с интервалом 10 минут с категориальной переменной. Например, многомерный временной ряд для категории P1 аналогично для P2,P3......Pn, а зависимая переменная Y является двоичной (0,1).
Yt = P1*X1t + P1*X2t + P2*X1t + P2*X2t + P3*X1t + P3*X2t + P4*X1t + P4*X2t + ........... + Pn*X1t + PnX2t
Подход:
Хотел попробовать DTW с K-NN, где k=1. Но при таком подходе мне нужно рассчитать расстояние для каждого временного ряда и продукта, что невозможно.
Использование вейвлет-преобразования или преобразования Фурье или tsfresh для извлечения признаков и передачи в классификатор неосуществимо, поскольку существует множество продуктов и временных рядов.
Не уверен, работает ли передача многомерного временного ряда вместе с одним горячим кодированием для категориальной переменной в LSTM ..
Любое предложение очень ценится .. !!!