终于知道如何简化时间序列的特征工程了！

本文主要是介绍终于知道如何简化时间序列的特征工程了！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在处理时间序列数据时，时间特征往往是最基础且独特的要素，我们的目标通常是预测某种未来的响应或结果。

不过在很多情况下，除了时间特征之外，我们还能获取到一系列其他相关的特征或变量。

时间序列数据中的特征工程涉及从原始时间序列数据中创建信息丰富的特征，以提升机器学习模型的性能。

以下是时间序列数据中一些常见的特征类型：

日期时间相关特征： 这些特征是从日期时间列中提取的，如月份、日期、星期几、小时等。在时间序列中，这些特征可能包含有助于机器学习算法学习的某种影响或模式。

滞后特征： 滞后特征涉及使用时间序列的过去值作为特征。例如，你可以通过包括时间序列在先前时间步长的值作为预测因子来创建滞后特征。这允许模型捕捉时间依赖性。

窗口特征： 时间序列中的基于窗口的特征工程涉及在固定大小的窗口或间隔内聚合数据以创建特征。这种技术捕捉时间序列中的局部行为和时间模式。一些例子包括3天平均值、2天中位数等。

周期性特征： 时间序列中的周期性特征指的是捕获在特定间隔内重复出现的模式或周期的变量。这些特征对于建模时间序列数据中的季节性和其他周期性模式至关重要。例如，与同年6月相比，12月更接近下一年的1月。但在机器学习中，当我们输入月份列时，12月会被标记为12，1月会被标记为1，6月则是6。

为了让机器学习算法理解这一点，我们需要引入周期性特征来捕捉这些关系。

接下来，是编码阶段，本文的核心是简化这些特征的提取过程。

现在，让我们通过一个例子来深入探索：

数据集和时间序列、大语言模型LLM学习资料一起打包好了

** 在这里插入图片描述

# Importing the Data and Cleaning themimport pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltfilename = 'AirQualityUCI.csv'# load the datadata = pd.read_csv(filename, sep=';', parse_dates=[['Date', 'Time']]
).iloc[:, :-2]  # drops last 2 columns, not real variables# drop missing values
data.dropna(inplace=True)new_var_names = ['Date_Time','CO_true','CO_sensor','NMHC_true','C6H6_true','NMHC_sensor','NOX_true','NOX_sensor','NO2_true','NO2_sensor','O3_sensor','T','RH','AH',    
]data.columns = new_var_names
predictors = data.columns[1:]for var in predictors:if data[var].dtype =='O':data[var] = data[var].str.replace(',', '.')data[var] = pd.to_numeric(data[var])data['Date_Time'] = data['Date_Time'].str.replace('.', ':', regex=False)
data['Date_Time'] = pd.to_datetime(data['Date_Time'],dayfirst=True)data.sort_index(inplace=True)
data.to_csv('AirQualityUCI_Cleaned.csv', index=False)

上述代码将清理数据。接下来，我们需要通过pip安装feature-engine库，它是一个为时间序列数据特征工程提供大量便捷功能的库。

pip install feature-engine

然后，导入创建特征所需的库，

import numpy as np
import pandas as pd
from feature_engine.creation import CyclicalFeatures
from feature_engine.datetime import DatetimeFeatures
from feature_engine.imputation import DropMissingData
from feature_engine.selection import DropFeatures
from feature_engine.timeseries.forecasting import LagFeatures, WindowFeatures

包括来自Sklearn的Pipeline，它有助于我们执行特征工程。

# In this function we load a dataset from UCI website, we parse the columns, and sort the time, filter and remove the outliersdef load_data():# Data lives here.filename = "AirQualityUCI_Cleaned.csv"# Load data: only the time variable and CO.data = pd.read_csv(filename,usecols=["Date_Time", "CO_sensor", "RH"],parse_dates=["Date_Time"],index_col=["Date_Time"],)# Sanity: sort index.data.sort_index(inplace=True)# Reduce data span.data = data.loc["2004-04-01":"2005-04-30"]# Remove outliersdata = data.loc[(data["CO_sensor"] >= 0) & (data["RH"] >= 0)]return data

# Load data.
data = load_data()

提取日期时间特征

第一步是从日期时间字段中提取日期时间特征。

datetime_features= DatetimeFeatures( variables='index',features_to_extract=['month','week','day_of_week','day_of_month','hour','weekend'])
data=datetime_features.fit_transform(data)

在本例中，我们使用索引作为变量，因为时间序列字段已被设置为索引。

提取滞后特征

lag_features= LagFeatures(variables=['CO_sensor','RH'],freq=['1H','24H'],missing_values='ignore')data= lag_features.fit_transform(data)
data.head(26)

在这里，我们创建滞后特征。请注意，在上面的代码中，我们将频率设置为1小时和24小时，因此它会为每个上面定义的变量创建两个单独的特征。

# Seeing all the Lag Features alone
data[[features for features in data.columns if 'lag' in features]]

基于窗口的特征

window_features= WindowFeatures(variables=['CO_sensor','RH'],window='3H',    # This will window the last 3 hoursfreq='1H',      # Do this for every hourmissing_values='ignore')data=window_features.fit_transform(data)

这将创建一个3小时移动平均值的窗口特征。由于该函数在上方未定义，因此默认情况下它会采用平均值作为窗口函数。

# Seeing all the Window Features alone
data[[features for features in data.columns if 'window' in features]]

周期性特征

如上所述，周期性特征将保持月份或其他日期字段的连续性。

cyclic_features= CyclicalFeatures(variables=['month','hour'],drop_original=False)
data= cyclic_features.fit_transform(data)

# Seeing all the Periodic Features alone
data[[features for features in data.columns if 'month' in features or 'hour' in features]]

这里需要注意的是，在创建某些特征时会产生NaN值，我们需要将它们移除。如果需要，我们可以使用相同的feature-engine库来执行此操作。

imputer=DropMissingData()
data=imputer.fit_transform(data)

此外，我们还可以删除不需要的特征，

drop_features=DropFeatures(features_to_drop=['CO_sensor','RH'])
data=drop_features.fit_transform(data)

因为我们已经从原始特征中提取了必要的特征，保留它们会导致数据泄漏，因为模型会重复学习相同的信息，从而导致过拟合。

Create a Pipeline of all Combined

data = load_data()

这将加载已清理的原始数据，且未包含上述任何特征。

pipe= Pipeline([('datetime_features',datetime_features),('lag_features',lag_features),('window_features',window_features),('cyclic_features',cyclic_features),('dropnan',imputer),('drop_dataleak_features',drop_features)
])data=pipe.fit_transform(data)