これはtsfreshという名前のLinuxアプリで、最新リリースはv0.20.0.zipとしてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティングプロバイダーOnWorksでオンラインで実行できます。
tsfreshという名前のこのアプリをOnWorksで無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
Ad
tsフレッシュ
DESCRIPTION
tsfreshはPythonパッケージです。 多数の時系列特性、いわゆる特徴を自動的に計算します。 tsfreshは、時系列から特性を抽出するために使用されます。 tsfreshがないと、すべての特性を手動で計算する必要があります。 tsfreshを使用すると、このプロセスが自動化され、すべての機能を自動的に計算できます。 さらに、tsfreshはpythonspandasおよびscikit-learnAPIと互換性があります。これは、Pythonでのデータサイエンスの取り組みにとって重要なXNUMXつのパッケージです。 抽出された特徴は、抽出された特性に基づいて時系列を記述またはクラスター化するために使用できます。 さらに、それらを使用して、時系列で分類/回帰タスクを実行するモデルを構築できます。 多くの場合、これらの機能により、時系列とそのダイナミクスに関する新しい洞察が得られます。
特徴
- 機械の寿命の予測に使用されます
- 連続鋳造プロセス中の鋼ビレットの品質の予測に使用されます
- スケーラブルな仮説検定に基づく時系列特徴抽出
- 時系列から数百の特徴を自動的に抽出します
- フィーチャーを自動的に抽出することにより、フィーチャーの構築に費やす時間を解放します
- 多くの特徴抽出方法と堅牢な特徴選択アルゴリズムが含まれています
カテゴリー
これは、https：//sourceforge.net/projects/tsfresh.mirror/からも取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティングシステムのXNUMXつから最も簡単な方法でオンラインで実行するために、OnWorksでホストされています。
