tsfresh

TSFRESH（スケーラブルな仮説検定に基づく時系列特徴抽出）は、時系列データから数百の特徴量を自動的に抽出するPythonパッケージです。統計学、時系列解析、信号処理、非線形ダイナミクスからの確立されたアルゴリズムを統合し、その後、仮説検定と多重検定補正に基づく堅牢な特徴選択手順を実行します。このフィルタリングステップにより、無関係な特徴の割合が制御され、抽出された特徴が回帰タスクや分類タスクに適したものになります。このパッケージはpandas、numpy、scikit-learnと互換性があり、ローカルまたはクラスター上で実行できます。また、カスタム特徴計算機の追加もサポートしています。ドキュメントは包括的で、パッケージはフィールドテストおよびユニットテスト済みです。Dockerイメージも利用可能で、迅速な統合が可能です。リポジトリには、異常検知、クラスタリング、自然言語処理などの基礎となるアルゴリズムと応用を説明する複数の学術論文への参照が含まれています。