机器学习中的时间序列数据（Time Series Data）是指按时间顺序排列的数据集，其中每个数据点都包含一个或多个特征值。时间序列数据通常用于预测未来事件、分析趋势和周期性变化等。在机器学习中，加载时间序列数据通常包括以下几个步骤：
- 数据收集：收集时间序列数据，可以是实际观测到的数据，也可以是模拟生成的数据。实际观测数据通常来自于金融、气象、物联网等领域，而模拟生成数据则可以用于评估模型性能。
- 数据预处理：对收集到的时间序列数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据归一化等。预处理的目的是提高模型的泛化能力，避免因为数据中的噪声和异常值导致模型性能下降。
- 特征提取：从时间序列数据中提取有用的特征，例如滑动窗口、自相关性、平稳性等。特征提取可以帮助模型更好地捕捉时间序列数据中的有用信息，提高预测准确性。
- 数据划分：将时间序列数据划分为训练集、验证集和测试集，用于训练和评估模型。数据划分可以避免模型过拟合，提高模型的泛化能力。
- 模型选择和训练：根据任务需求选择合适的机器学习模型，例如回归、分类、聚类等。然后使用训练集对模型进行训练，通过优化损失函数来学习模型参数。
- 模型评估和优化：使用验证集对模型进行评估，根据评估结果调整模型参数，以提高模型性能。评估指标可以是均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、准确率等。
- 模型应用：将训练好的模型应用于实际问题，例如预测未来事件、分析趋势和周期性变化等。
总之，加载时间序列数据是机器学习中的一个重要步骤，通过收集、预处理、特征提取、数据划分、模型选择和训练、模型评估和优化等步骤，可以有效地分析时间序列数据，并为实际问题提供有用的预测和分析结果。
Processing timeseries data
Load a CSV file, where each row is a feature vector:
%matplotlib inline
import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def load_series(filename, series_idx=1):
try:
with open(filename) as csvfile:
csvreader = csv.reader(csvfile)
data = [float(row[series_idx]) for row in csvreader if len(row) > 0]
normalized_data = (data - np.mean(data)) / np.std(data)
return normalized_data
except IOError:
return None
Split the timeseries dataset into two components. The first section will be for training, and the next section will be for testing.
def split_data(data, percent_train=0.80):
num_rows = len(data)
train_data, test_data = [], []
for idx, row in enumerate(data):
if idx < num_rows * percent_train:
train_data.append(row)
else:
test_data.append(row)
return train_data, test_data
Download some CSV timeseries data. Like the one here https://datamarket.com/data/set/22u3/international-airline-passengers-monthly-totals-in-thousands-jan-49-dec-60#!ds=22u3&display=line.
if __name__=='__main__':
# https://datamarket.com/data/set/22u3/international-airline-passengers-monthly-totals-in-thousands-jan-49-dec-60#!ds=22u3&display=line
timeseries = load_series('international-airline-passengers.csv')
print(np.shape(timeseries))
plt.figure()
plt.plot(timeseries)
plt.show()
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