随机森林算法在处理时间序列数据时如何选取合适的特征？

我正在寻找关于随机森林算法在处理时间序列数据时如何选取合适的特征的帮助。我已经了解到随机森林算法在处理数据时不需要进行特征工程，但是对于时间序列数据，特征的选择似乎更加重要。我希望了解哪些特征选择方法适用于时间序列数据，并且如何确定最终选择的特征子集。是否有一些特定的代码库或工具可以使用来帮助我进行这些任务？任何有关选取时间序列数据中的合适特征的建议或经验都将是非常受欢迎的。

提问时间：2023-05-30 22:12:14 编辑时间：2023-05-30 22:12:16 提问者： 雨中彩虹
  • Ace_Voyager
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    当处理时间序列数据时，可以考虑使用滑动窗口来提取特征。在每个窗口内，可以提取多个统计量（例如均值、方差、最大值、最小值等）作为特征。此外，还可以考虑使用其他时间序列数据处理技术，如傅里叶变换、小波变换等来提取特征。确定最终选择的特征子集可使用特征重要性评估方法，例如平均准确率下降（Mean Decrease Accuracy）和平均不纯度下降（Mean Decrease Impurity）。在具体实现中，可以使用Python中的sklearn库、R语言中的randomForest包等来实现随机森林算法。

    回答时间：2023-05-30 22:12:19
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