ucrtime series classification
时间: 2023-05-10 12:03:02 浏览: 70
UCR Time Series Classification是时间序列分类问题中一个广泛使用的数据集Benchmark。该数据集包含了不同领域的时间序列数据集,例如工业时间序列、生物医学时间序列等。在时间序列分类问题中,数据集中的每个样本都是一个时间序列,一个时间序列通常被描述为一个格式为(x, y)的数据,其中x是时间序列的特征,y是时间序列的标签。目标是通过学习历史时间序列和标签对应关系,对新的时间序列进行正确分类。
作为一个Benchmark数据集,UCR Time Series Classification数据集成为大多数时间序列分类算法的评价标准。该数据集涵盖了许多不同的时间序列特征,包括传感器数据、图像数据、声音数据等。应用领域包括机器指令识别、自然语言处理、人类动作识别等。
对于时间序列的分类问题,采用传统的机器学习算法需要对时间序列进行特征提取,这需要先进行数据预处理,提取每个时间序列的特征。而深度学习算法则可以通过建立端到端的模型,直接利用时间序列原始数据,学习时间序列的特征。在UCR Time Series Classification数据集中,大多数算法使用了基于深度学习的方法,例如LSTM、CNN、GRU等模型。
UCR Time Series Classification数据集不仅提供了一个标准的基准测试集,也促进了相关算法和数据分析的发展,并为相关领域的研究提供了奠基性的数据资源。
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在微调过程中,我们首先使用tokenizer对输入文本进行分词,并将其转换为模型可以接受的输入格式。接下来,我们将得到的输入传入Bert模型,模型会对每个token进行分类,并输出对应的标签。最后,我们可以根据模型的输出结果进行后续的分析和应用。
参考资料:
- huggingface官方教程:Token classification
- 示例代码:https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification.ipynb