blocks|key|1238852|text|您可以使用函数calculate_relevance_table+(link+to+the+docu)+(在select_features方法内部调用，该函数在extract_relevant_features方法中调用)来获取每个特性的p值，然后只使用按p值排序的前N。因此，一般的流程是：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1238853|1238854|使用extract_features|unordered-list-item|1238855|call+calculate_relevance_table|1238856|sort+by+p-value提取所有要素|1238857|仅获取前N个|1238858|1238859|你甚至可以在下一次告诉tsfresh在this之后只提取这些特征(以节省大量的计算时间)。|1238860|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/api/tsfresh.feature_selection.html#tsfresh.feature_selection.relevance.calculate_relevance_table|1|https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/text/feature_extraction_settings.html#a-handy-trick-do-i-really-have-to-create-the-dictionary-by-hand^0|7|P|1I|F|28|P|Y|G|0|0|0|2|G|0|5|P|0|0|0|0|B|7|J|4|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|12|8|@$9|13|A|14|B|C]|$9|15|A|16|B|C]|$9|17|A|18|B|C]]|D|@$9|19|A|1A|1|1B]]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|1C|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|G|3|H|5|I|7|1D|8|@$9|1E|A|1F|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|J|3|K|5|I|7|1G|8|@$9|1H|A|1I|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|L|3|M|5|I|7|1J|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|N|3|O|5|I|7|1K|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|P|3|-4|5|6|7|1L|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|Q|3|R|5|6|7|1M|8|@$9|1N|A|1O|B|C]]|D|@$9|1P|A|1Q|1|1R]]|E|$]]|$1|S|3|-4|5|6|7|1S|8|@]|D|@]|E|$]]]|T|$U|$5|V|W|X|E|$Y|Z]]|10|$5|V|W|X|E|$Y|11]]]]

You could use the function <code>calculate_relevance_table</code> (<a href="https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/api/tsfresh.feature_selection.html#tsfresh.feature_selection.relevance.calculate_relevance_table" rel="nofollow noreferrer">link to the docu</a>) (which is called internally in the <code>select_features</code> method, which in turn is called in the <code>extract_relevant_features</code> method) to get the p-value for each of the features and then only use the TOP-N sorted by p-value.
So the general flow would be:
<ul>
<li>extract all features with <code>extract_features</code></li>
<li>call <code>calculate_relevance_table</code></li>
<li>sort by p-value</li>
<li>get only the top N</li>
</ul>
You could even tell <code>tsfresh</code> the next time to only extract those features (to save a lot of computation time) following <a href="https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/text/feature_extraction_settings.html#a-handy-trick-do-i-really-have-to-create-the-dictionary-by-hand" rel="nofollow noreferrer">this</a>.

Is there any way to get the N most relevant features in TSFRESH? Currently, the method extract_relevant_features has a parameter fdr_level, but for a big amount of time series (&gt;1000), the function with a very low fdr_level parameter (&lt; 0.01) returns more than 400 features. I would like to return the 20 or 40 most relevant features.

TSFRESH: Get N most relevant features

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有没有办法在TSFRESH中获得N个最相关的特性？目前，extract_relevant_features方法有一个参数fdr_level，但是对于大量的时间序列(>1000)，fdr_level参数非常低(< 0.01)的函数会返回400多个特征。我想返回20或40个最相关的功能。

问TSFRESH:获取N个最相关的特征
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