用于分类和时序分析的不同数据集？

Question

我是预测分析的新手，想用时间序列和分类算法分析一些数据。我必须自己准备数据集，所以我想问一下是否必须为每个分析创建不同的数据集？如果是这样的话，有什么我可以遵循的规则吗？

非常感谢你提前

Answer 1

简而言之:不，您可以构建时间序列数据，并将其用于分类

长答案！：时间序列是一种总是与时间或时间段集成的数据表示模型。您可以构建时间序列数据并对其进行标记，因此可以将模型分类到不同的类别，并使用分类算法来预测类别。阅读分类文章可以提高你的视力。

注意分类和回归之间的区别。分类用于离散值，回归用于连续值：https://math.stackexchange.com/questions/141381/regression-vs-classification

在某些情况下，时间序列也可能成为先进的概念。在某些问题上，这并不是一件容易的事情。有一些统计概念(例如ARMA和...)您必须使用它才能完成良好而高效的数据挖掘任务。

如果你熟悉R，这是一个很好的例子：http://www.rdatamining.com/examples/time-series-clustering-classification

对于python，请阅读以下内容：http://alexminnaar.com/time-series-classification-and-clustering-with-python.html