इस प्रोजेक्ट के बारे में

TSFRESH (स्केलेबल परिकल्पना परीक्षणों पर आधारित समय-श्रृंखला विशेषता निष्कर्षण) एक Python पैकेज है जो समय-श्रृंखला डेटा से स्वचालित रूप से सैकड़ों विशेषताएँ निकालता है। यह सांख्यिकी, समय-श्रृंखला विश्लेषण, सिग्नल प्रोसेसिंग और अरेखीय गतिकी से स्थापित एल्गोरिदम को एकीकृत करता है, इसके बाद परिकल्पना परीक्षण और बहु-परीक्षण सुधार पर आधारित एक मजबूत विशेषता चयन प्रक्रिया लागू करता है। यह फ़िल्टरिंग चरण अप्रासंगिक विशेषताओं के प्रतिशत को नियंत्रित करता है, जिससे निकाली गई विशेषताएँ प्रतिगमन और वर्गीकरण कार्यों के लिए उपयुक्त बनती हैं। पैकेज pandas, numpy और scikit-learn के साथ संगत है, और स्थानीय रूप से या क्लस्टर पर चल सकता है। यह कस्टम विशेषता कैलकुलेटर जोड़ने का समर्थन भी करता है। दस्तावेज़ीकरण व्यापक है, और पैकेज फ़ील्ड-परीक्षणित और यूनिट-परीक्षणित है। त्वरित एकीकरण के लिए एक Docker छवि उपलब्ध है। रिपॉजिटरी में कई शैक्षणिक पेपरों के संदर्भ शामिल हैं जो अंतर्निहित एल्गोरिदम और अनुप्रयोगों का वर्णन करते हैं, जिनमें विसंगति पहचान, क्लस्टरिंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण शामिल हैं।