分類と時系列分析のための異なるデータセット？

Question

私はPredictive Analyticsが初めてで、いくつかのデータを時系列および分類アルゴリズムで分析したいと思っています。データセットを自分で準備する必要があるので、分析ごとに異なるデータセットを作成する必要があるかどうか尋ねたいと思いました。 もしそうなら、それに続くルールはありますか？

は事前にどうもありがとうございました

Answer 1

短い答え：NO、あなたは時系列データを構築し、分類のためにもそれを使用することができます

長い答え！：時系列は、常にデータ表現のモデルがある 時間または期間と統合する。時系列データを作成してラベル付けすることで、モデルを異なるクラスに分類し、分類アルゴリズムを使用してクラスを予測することができます。 視力を改善するために分類の記事を読むのは良いことです。

分類と回帰が異なることに注目してください。分類は、連続的な値に使用さ控えめな値と回帰のために使用されます。https://math.stackexchange.com/questions/141381/regression-vs-classificationまた

時系列は、いくつかの状況では、事前のコンセプトになるかもしれません。それはいくつかの問題のような簡単な作業ではありません。適切かつ効率的なデータマイニング作業のために使用しなければならない統計的概念（例えばARMAなど）があります。 Rとお馴染みの場合

が、これは良いです：Python用http://www.rdatamining.com/examples/time-series-clustering-classification

、これを読んで：http://alexminnaar.com/time-series-classification-and-clustering-with-python.html