論文の概要: Feature-Based Time-Series Analysis in R using the theft Package
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06146v4
- Date: Mon, 3 Jul 2023 09:02:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-04 15:47:22.717119
- Title: Feature-Based Time-Series Analysis in R using the theft Package
- Title（参考訳）: 盗難パッケージを用いたrの時系列特徴量解析
- Authors: Trent Henderson and Ben D. Fulcher
- Abstract要約: 時系列機能の集合を計算するための多くのオープンソースソフトウェアパッケージは、複数のプログラミング言語にまたがって存在している。
ここでは、これらの問題の解決策を、盗難と呼ばれるRソフトウェアパッケージに紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Time series are measured and analyzed across the sciences. One method of
quantifying the structure of time series is by calculating a set of summary
statistics or `features', and then representing a time series in terms of its
properties as a feature vector. The resulting feature space is interpretable
and informative, and enables conventional statistical learning approaches,
including clustering, regression, and classification, to be applied to
time-series datasets. Many open-source software packages for computing sets of
time-series features exist across multiple programming languages, including
catch22 (22 features: Matlab, R, Python, Julia), feasts (42 features: R),
tsfeatures (63 features: R), Kats (40 features: Python), tsfresh (779 features:
Python), and TSFEL (390 features: Python). However, there are several issues:
(i) a singular access point to these packages is not currently available; (ii)
to access all feature sets, users must be fluent in multiple languages; and
(iii) these feature-extraction packages lack extensive accompanying
methodological pipelines for performing feature-based time-series analysis,
such as applications to time-series classification. Here we introduce a
solution to these issues in an R software package called theft: Tools for
Handling Extraction of Features from Time series. theft is a unified and
extendable framework for computing features from the six open-source
time-series feature sets listed above. It also includes a suite of functions
for processing and interpreting the performance of extracted features,
including extensive data-visualization templates, low-dimensional projections,
and time-series classification operations. With an increasing volume and
complexity of time-series datasets in the sciences and industry, theft provides
a standardized framework for comprehensively quantifying and interpreting
informative structure in time series.
- Abstract（参考訳）: 時系列は科学全体で測定され分析される。
時系列の構造を定量化する一つの方法は、要約統計または「特徴」の組を計算し、その特性を特徴ベクトルとして時系列を表現することである。
得られた特徴空間は解釈可能で情報的であり、クラスタリング、回帰、分類を含む従来の統計的学習アプローチを時系列データセットに適用することができる。
catch22 (22機能): Matlab, R, Python, Julia), feasts (42機能: R), tsfeatures (63機能: R), Kats (40機能: Python), tsfresh (779機能: Python), TSFEL (390機能: Python) など,時系列機能を計算するためのオープンソースソフトウェアパッケージが多数存在する。
しかし、いくつか問題がある。
(i)これらのパッケージに対する特異なアクセスポイントは現在利用できない。
(ii)すべての機能セットにアクセスするには、ユーザは複数の言語に精通しなければならない。
3)これらの特徴抽出パッケージは,時系列分類などの特徴量に基づく時系列解析を行うための方法論的パイプラインを欠いている。
ここでは、これらの問題の解決策を、theft: Tools for Handling Processing of Features from Time seriesというRソフトウェアパッケージで紹介する。
theftは、上述の6つのオープンソースの時系列機能セットからコンピューティング機能を統一し拡張可能なフレームワークである。
また、広範囲のデータ視覚化テンプレート、低次元投影、時系列分類操作など、抽出された特徴の処理と解釈のための一連の機能を含んでいる。
科学と産業における時系列データセットの量と複雑さの増大に伴い、盗難は時系列における情報構造を包括的に定量化し解釈するための標準化されたフレームワークを提供する。
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