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数据集：多元时间序列中的罕见事件分类

机器学习 2019-06-04 v4 机器学习

作者: Chitta Ranjan , Mahendranath Reddy , Markku Mustonen , Kamran Paynabar , Karim Pourak

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摘要

提供了一个来自制浆造纸工业的实世界数据集。该数据集来自一个多元时间序列过程。数据包含该工业中常见的纸断罕见事件。数据包含规则时间间隔的传感器读数（x）与事件标签（y）。数据的主要用途被认为是构建用于该罕见事件早期预测的分类模型。然而，它也可用于多元时间序列数据探索以及构建其他监督与无监督模型。

关键词

罕见事件分类多元时间序列数据集纸断监督学习

引用

@article{arxiv.1809.10717,
  title  = {Dataset: Rare Event Classification in Multivariate Time Series},
  author = {Chitta Ranjan and Mahendranath Reddy and Markku Mustonen and Kamran Paynabar and Karim Pourak},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1809.10717},
  year   = {2019}
}