是否可以使用 AR、MA 和 ARMA 等统计模型对基于时间序列的数据进行分类？答案

【问题标题】：is it possible to classify time series-based data using statistical models like AR, MA and ARMA?是否可以使用 AR、MA 和 ARMA 等统计模型对基于时间序列的数据进行分类？
【发布时间】：2018-10-25 16:16:50
【问题描述】：

我正在尝试对多元时间序列数据进行分类，并且我使用了 SVM、神经网络、基于 DTW 的 KNN 等机器学习算法。现在我将使用自动回归等统计模型来分类我的数据和为了做到这一点，我在 R 中编写了一些代码，但似乎无法进行分类，因为结果是一些浮点数，而不是分类数。你有这种情况的经验吗？这是我的代码：

## status is the label of my data which is 0: Not exercising 1: 
#exercising

dataset sample

library(vars)

dt=read.csv('data.csv')

# plot.ts(diff(dt$gx))
# plot.ts(dt$my)
# Box.test(dt$yaw,lag = 20,type = 'Ljung-Box')

attach(dt)

var=cbind(ax,ay,az,status)

#VARselect(var, lag.max = 10, type = "both")

model=VAR(var,type = 'const',lag.max = 10,ic = 'AIC',p = 4)
arch.test(model, lags.multi = 10)
# grangertest(status ~ ax, order = 4)

prd=predict(model, n.ahead = 10, ci = 0.95, dumvar = NULL)

状态结果：

$状态

          fcst        lower      upper      CI
  [1,] 0.002911329 -0.1104069 0.1162295 0.1133182
  [2,] 0.005366295 -0.1551971 0.1659297 0.1605634
  [3,] 0.008643568 -0.1880706 0.2053577 0.1967141
  [4,] 0.009482430 -0.2172989 0.2362637 0.2267813
  [5,] 0.012580248 -0.2405501 0.2657106 0.2531303
  [6,] 0.014794586 -0.2618808 0.2914700 0.2766754
  [7,] 0.015800219 -0.2825497 0.3141501 0.2983499
  [8,] 0.015899414 -0.3023957 0.3341945 0.3182951
  [9,] 0.016415702 -0.3200783 0.3529097 0.3364940
  [10,] 0.017935262 -0.3354627 0.3713333 0.3533980

但是，我预计它是 0 或 1。

【问题讨论】：

您可以在您的帖子中添加一些数据吗？没有人，但您可以访问 dt，这使得帮助和重现您的问题变得非常困难。
@Nate 感谢您的回答。我添加了我的数据集样本。
您是否要根据ax、ay 和az 的值来预测status 的值？
@ErikKornet 实际上我试图对数据集进行分类，哪个状态是每个观察的标签。所以，我需要预测状态是零还是一。

标签： r time-series classification autoregressive-models

【解决方案1】：

您不会得到分类值0 或1，因为VAR 并非设计用于解决监督问题（即当您的数据集包含像您的情况一样的status 之类的标签时），而是用于时间序列问题.事实上，VAR 是基于许多线性回归模型lm 构建的，但使用方式很奇特（我可以告诉你这是因为我通过遵循R 中的实现在 Spark 上实现了VAR）。

因此，当您设置 var=cbind(ax,ay,az,status) 时，您是在告诉 VAR status 是一个连续变量，这就是您获得双倍输出的原因。您所做的有点类似于尝试使用线性回归来预测 status 并期望输出始终为 0 或 1 当输出始终是连续的，而不是分类的。在这种情况下，您宁愿使用逻辑回归。

【讨论】：

非常感谢。我已经使用了包括逻辑回归在内的多个分类器，但我想测试使用像 ARMA 这样的统计模型可以对我们似乎无法使用它们的数据集进行分类。