基于AUC的时间序列Shapelets提取方法

摘要：

近年来,基于Shapelets的时间序列分类方法受到了广泛关注.现有的基于Shapelets转换的时间序列分类方法使用信息增益作为评价Shapelets的标准,并主要关注分类准确率,不能很好地适应不平衡时间序列分类.为了解决上述问题,使用AUC作为提取Shapelets的标准,并用于后续的数据集转换和分类,最后使用不平衡评价指标F-measure和AUC值对分类结果进行评价.结果显示,该方法能够很好地适应不平衡时间序列分类.

关键词：时间序列分类、Shapelets、不平衡数据分类、AUC

所属期刊栏目：7

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：83-85,89