FRUITS: Feature Extraction Using Iterated Sums for Time Series Classification

要約

反復合計署名 (ISS) に基づいて特徴を抽出し、線形分類器を適用する時系列分類用のパイプラインを導入します。
これらの機能は本質的に非線形であり、時系列情報を捕捉し、特定の設定の下ではタイムワープに対して不変です。
私たちは、精度と速度の両方の点で、UCR アーカイブの最先端の手法と競合しています。
コードは \url{https://github.com/irkri/fruits} で公開しています。

要約(オリジナル)

We introduce a pipeline for time series classification that extracts features based on the iterated-sums signature (ISS) and then applies a linear classifier. These features are intrinsically nonlinear, capture chronological information, and, under certain settings, are invariant to time-warping. We are competitive with state-of-the-art methods on the UCR archive, both in terms of accuracy and speed. We make our code available at \url{https://github.com/irkri/fruits}.

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