MultiRocket：多池化算子与变换实现快速高效的时间序列分类
机器学习
2022-02-22 v4 机器学习
摘要
我们提出 MultiRocket，一种快速的时间序列分类（TSC）算法，它以极少的时间和无需许多最先进方法的复杂集成结构实现了最先进的性能。MultiRocket 改进了迄今最快的 TSC 算法之一 MiniRocket，通过添加多个池化算子和变换来改善所生成特征的多样性。除了处理原始输入序列外，MultiRocket 还应用一阶差分来变换原始序列。卷积应用于两种表示，并对卷积输出应用四种池化算子。在使用加州大学河滨分校 TSC 基准数据集进行基准测试时，MultiRocket 比 MiniRocket 显著更准确，并且在准确率方面与当前排名最佳的方法 HIVE-COTE 2.0 具有竞争力，同时速度快几个数量级。
关键词
引用
@article{arxiv.2102.00457,
title = {MultiRocket: Multiple pooling operators and transformations for fast and effective time series classification},
author = {Chang Wei Tan and Angus Dempster and Christoph Bergmeir and Geoffrey I. Webb},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.00457},
year = {2022}
}