TSFEL: Time Series Feature Extraction Library

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barandas, Marília
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Folgado, Duarte, Fernandes, Letícia, Santos, Sara, Abreu, Mariana, Bota, Patrícia, Liu, Hui, Schultz, Tanja, Gamboa, Hugo
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/117283
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spelling TSFEL: Time Series Feature Extraction LibraryFeature extractionMachine learningPythonTime seriesSoftwareComputer Science ApplicationsPOCI-01-0247-FEDER-038436Time series feature extraction is one of the preliminary steps of conventional machine learning pipelines. Quite often, this process ends being a time consuming and complex task as data scientists must consider a combination between a multitude of domain knowledge factors and coding implementation. We present in this paper a Python package entitled Time Series Feature Extraction Library (TSFEL), which computes over 60 different features extracted across temporal, statistical and spectral domains. User customisation is achieved using either an online interface or a conventional Python package for more flexibility and integration into real deployment scenarios. TSFEL is designed to support the process of fast exploratory data analysis and feature extraction on time series with computational cost evaluation.DF – Departamento de FísicaLIBPhys-UNLRUNBarandas, MaríliaFolgado, DuarteFernandes, LetíciaSantos, SaraAbreu, MarianaBota, PatríciaLiu, HuiSchultz, TanjaGamboa, Hugo2021-05-06T22:45:29Z2020-01-012020-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/117283engPURE: 29589862https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.100456info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T05:00:26Zoai:run.unl.pt:10362/117283Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:43:35.198032Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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