Saya memiliki satu set data yang terdiri dari deret waktu (8 poin) dengan sekitar 40 dimensi (jadi setiap deret waktu 8 per 40). Ouput yang sesuai (hasil yang mungkin untuk kategori) adalah eitheir 0 atau 1.
Apa yang akan menjadi pendekatan terbaik untuk merancang classifier untuk deret waktu dengan berbagai dimensi?
Strategi awal saya adalah mengekstraksi fitur dari deret waktu tersebut: rata-rata, std, variasi maksimum untuk setiap dimensi. Saya memperoleh dataset yang saya gunakan untuk melatih RandomTreeForest. Sadar akan kenaifan total ini, dan setelah mendapatkan hasil yang buruk, saya sekarang mencari model yang lebih baik.
Petunjuk saya adalah sebagai berikut: mengklasifikasikan seri untuk setiap dimensi (menggunakan algoritma KNN dan DWT), mengurangi dimensi dengan PCA dan menggunakan classifier akhir sepanjang kategori multidimensi. Menjadi relatif baru untuk ML, saya tidak tahu apakah saya benar-benar salah.