Transformer
ElbowClassPairwise
Elbow Class Pairwise (ECP) transformer to select a subset of channels.
Overview: From the input of multivariate time series data, create a distance matrix [1] by calculating the distance between each class centroid. The ECP selects the subset of channels using the elbow method that maximizes the distance between each class centroids pair across all channels.
Note: Channels, variables, dimensions, features are used interchangeably in literature.
Schnellstart
python
from sktime.transformations.channel_selection import ElbowClassPairwise
estimator = ElbowClassPairwiseTags
Fähigkeiten
- Multivariat
- Inverse Transformation: Nicht unterstützt
- Fehlende Werte: Nicht unterstützt
- Entfernt fehlende Werte: Nicht unterstützt
- Reihen ungleicher Länge: Nicht unterstützt
- Gleicht Reihenlängen an: Nicht unterstützt
Eigenschaften
- Eingabetypscitype:transform-input
- Series
- Ausgabetypscitype:transform-output
- Series
- Label-Typscitype:transform-labels
- None
- Fit ist leerfit_is_empty
- Nein
- Behält den Zeitindextransform-returns-same-time-index
- Nein
- Benötigt Xrequires_X
- Ja
- Benötigt yrequires_y
- Ja
- X und y brauchen denselben IndexX-y-must-have-same-index
- Nein
Beispiele
>>> from sktime.transformations.channel_selection import ElbowClassPairwise
>>> from sktime.utils._testing.panel import make_classification_problem
>>> X, y = make_classification_problem (n_columns = 3, n_classes = 3, random_state = 42)
>>> cs = ElbowClassPairwise ()
>>> cs. fit (X, y) ElbowClassPairwise(
... )
>>> Xt = cs. transform (X)Referenzen
- ..[1]: Bhaskar Dhariyal et al. “Fast Channel Selection for Scalable Multivariate Time Series Classification.” AALTD, ECML-PKDD, Springer, 2021