数据挖掘项目（心电图）Task03特征工程学习打卡

Task3 特征工程

此部分为零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测的 Task3 特征工程部分，带你来了解时间序列特征工程以及分析方法，欢迎大家后续多多交流。

赛题：零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测

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3.1 学习目标

• 学习时间序列数据的特征预处理方法
• 学习时间序列特征处理工具 Tsfresh（TimeSeries Fresh）的使用

3.2 内容介绍

• 数据预处理
  • 时间序列数据格式处理
  • 加入时间步特征time
• 特征工程
  • 时间序列特征构造
  • 特征筛选
  • 使用 tsfresh 进行时间序列特征处理

下面是自己查阅的一些资料：

时间序列的定义：

时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。
#数据预处理

#对心电特征进行行转列处理，同时为每个心电信号加入时间步特征time
train_heartbeat_df = data_train["heartbeat_signals"].str.split(",", expand=True).stack()
train_heartbeat_df = train_heartbeat_df.reset_index()
train_heartbeat_df = train_heartbeat_df.set_index("level_0")
train_heartbeat_df.index.name = None
train_heartbeat_df.rename(columns={"level_1":"time", 0:"heartbeat_signals"}, inplace=True)
train_heartbeat_df["heartbeat_signals"] = train_heartbeat_df["heartbeat_signals"].astype(float)train_heartbeat_df

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