部分時系列化
部分時系列化とは
部分時系列化は、長期的な時系列データをより短い時系列に分割する手法であり、時系列予測や異常検知などのタスクに応用されます。スライディングウィンドウを使って部分時系列化を行う場合、以下の手順で特徴量に変換することができます。
特徴量に変換する手順
1.スライディングウィンドウの幅を決定する
スライディングウィンドウの幅は、どのくらいの過去の時系列データを考慮するかを決定するもので、通常はデータの周期性に合わせて選択されます。例えば、毎日の気温データを扱う場合、ウィンドウ幅を24とすることができます。
2.ウィンドウをスライドさせる
ウィンドウをスライドさせ、時系列データを部分的に分割します。各時点でのウィンドウ内のデータを用いて特徴量を計算することで、時系列データを特徴量ベクトルの系列に変換することができます。
3.特徴量の計算
ウィンドウ内の時系列データから特徴量を計算する方法は様々です。例えば、平均値や最大値、最小値、分散、標準偏差などの統計量を計算することができます。また、時系列解析においてよく用いられる特徴量抽出手法である、ARモデルやFFTなどを用いて特徴量を計算することもできます。
4.特徴量ベクトルの形成
ウィンドウをスライドさせながら、各時点で得られた特徴量を特徴量ベクトルとしてまとめます。このようにして得られた特徴量ベクトルの系列が、元の時系列データを部分時系列化した特徴量系列となります。
以上が、スライディングウィンドウを用いた部分時系列化による特徴量抽出の手順です。
※この記事の一部情報にはChatGPTを用いています。
