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  • 时间特征正弦化

    时间特征

    https://blog.csdn.net/haolexiao/article/details/85003454

    这几天对于时间序列的预测,需要时间这一特征值,月份,星期等等。对于这些时间序列特征需要怎么去刻画和表示嗯?

    one-hot方法

    一个直观想到的方法就是one-hot法,但是仔细考虑一下,one-hot真的适合表示时间序列吗?

    one-hot适用于的特征应该是分类特征,而且不同类别之间的距离是没有差别的,比如红黄蓝三种颜色,汉字等等用one-hot表示是很好的。但是对于时间序列,5点和6点跟18点之间的距离明显是不同的,所以用one-hot来度量的话,会损失非常多的信息。

    数字表示

    那么第二种能想到的方法就是用数字去表示,比如1代表1点,4代表4点等等,但是面临的一个问题就是23点明明和0点距离很近,但是用这种方法会导致23点和0点距离太远,造成一些误差。

    造成上述误差的因素在于时间序列有周期性,比如一天的24小时,一周的7天等等,那么我们将其做一个转换,将其转换成周期变量即可

    变量周期变量周期(cos(frac{2pi 变量}{周期}), sin(frac{2pi 变量}{周期}))

    (cos( 

    周期

    2π变量

    ​ 

     ),sin( 

    周期

    2π变量

    ​ 

     ))

    如上所示,将一个时间变量变成一个二维平面圆周上的点。这样就能解决周期性因素。

    参考文献:

    Top 6 errors novice machine learning engineers make

    Use of circular predictors in linear regression

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