【发布时间】：2016-11-13 11:00:15
【问题描述】：
我是 Predictive Analytics 的新手，想使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，所以我想问我是否必须为每个分析创建不同的数据集？ 如果是这样，我有什么可以遵循的规则吗？
非常感谢您
【问题讨论】：
标签： algorithm dataset time-series classification data-mining
【发布时间】：2016-11-13 11:00:15
【问题描述】：
简短回答：不，您可以构建时间序列数据并将其也用于分类
长答案！：时间序列是一种始终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，这样您就可以将模型分类为不同的类别，并使用分类算法来预测类别。 好好看分类文章，提高视力。
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高级概念。在某些问题中，这不是一件容易的事。您必须使用一些统计概念（例如 ARMA 和...）才能完成良好且高效的数据挖掘任务。
如果你熟悉 R，这很好：http://www.rdatamining.com/examples/time-series-clustering-classification
对于 python，请阅读：http://alexminnaar.com/time-series-classification-and-clustering-with-python.html
【讨论】：