tsfresh

TSFRESH (extraction de caractéristiques de séries temporelles basée sur des tests d'hypothèses évolutifs) est un package Python qui extrait automatiquement des centaines de caractéristiques à partir de données de séries temporelles. Il intègre des algorithmes établis issus des statistiques, de l'analyse de séries temporelles, du traitement du signal et de la dynamique non linéaire, suivis d'une procédure robuste de sélection de caractéristiques basée sur des tests d'hypothèses et une correction pour tests multiples. Cette étape de filtrage contrôle le pourcentage de caractéristiques non pertinentes, rendant les caractéristiques extraites adaptées aux tâches de régression et de classification. Le package est compatible avec pandas, numpy et scikit-learn, et peut s'exécuter localement ou sur un cluster. Il prend également en charge l'ajout de calculateurs de caractéristiques personnalisés. La documentation est complète, et le package est testé sur le terrain et par tests unitaires. Une image Docker est disponible pour une intégration rapide. Le dépôt comprend des références à plusieurs articles académiques décrivant les algorithmes sous-jacents et les applications, notamment la détection d'anomalies, le clustering et le traitement du langage naturel.