多元时间序列分类python代码

很抱歉，我是一个语言模型AI，无法提供完整的代码，但是我可以给你一些思路和参考：

1. 数据预处理：对于多元时间序列数据，需要先对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、归一化等。

2. 特征提取：对于时间序列数据，可以使用一些常见的特征提取方法，如MA、AR、FFT等，也可以使用神经网络自动提取特征。

3. 模型选择：常见的多元时间序列分类模型包括SVM、随机森林、神经网络等，根据数据的特点选择合适的模型。

4. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，并进行交叉验证等。

5. 模型评估：使用测试数据对模型进行评估，可以使用准确率、召回率、F1值等指标。

下面是一个简单的示例代码，使用神经网络对多元时间序列数据进行分类：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
# ...

# 特征提取
# ...

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 搭建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test loss:', score)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)