分类

aeon.classification 模块包含用于时间序列分类的算法和组合工具。

可以使用aeon.registry.all_estimators工具列出aeon中的所有分类器，使用estimator_types="classifier"，并可选地通过标签进行过滤。可以通过调用函数aeon.registry.all_tags列出有效的标签。

基于卷积的

Arsenal([n_kernels, n_estimators, ...])	Arsenal 集成。
HydraClassifier([n_kernels, n_groups, ...])	Hydra分类器。
MultiRocketHydraClassifier([n_kernels, ...])	MultiRocket-Hydra 分类器。
RocketClassifier([n_kernels, estimator, ...])	使用RidgeClassifierCV的Rocket转换器。
MiniRocketClassifier([n_kernels, ...])	使用RidgeClassifierCV的MiniRocket转换器。
MultiRocketClassifier([n_kernels, ...])	使用RidgeClassifierCV的MultiRocket转换器。

深度学习

TimeCNNClassifier([n_layers, kernel_size, ...])	时间卷积神经网络 (CNN)。
EncoderClassifier([n_epochs, batch_size, ...])	为编码器建立网络结构。
FCNClassifier([n_layers, n_filters, ...])	全卷积网络 (FCN)。
InceptionTimeClassifier([n_classifiers, ...])	InceptionTime 集成分类器。
IndividualInceptionClassifier([n_filters, ...])	单一InceptionTime分类器。
IndividualLITEClassifier([use_litemv, ...])	单个LITE或LITEMV分类器。
LITETimeClassifier([n_classifiers, ...])	LITETime 或 LITEMVTime 集成分类器。
MLPClassifier([use_bias, n_epochs, ...])	多层感知器网络 (MLP)。
ResNetClassifier([n_residual_blocks, ...])	残差神经网络 (RNN)。
DisjointCNNClassifier([n_layers, n_filters, ...])	不相交卷积神经网络分类器。

基于字典的

BOSSEnsemble([threshold, max_ensemble_size, ...])	符号傅里叶近似符号袋（BOSS）的集成。
ContractableBOSS([n_parameter_samples, ...])	可收缩的符号傅里叶近似符号包（cBOSS）。
IndividualBOSS([window_size, word_length, ...])	单个符号傅里叶近似符号包（IndividualBOSS）。
IndividualTDE([window_size, word_length, ...])	单个TDE分类器，是Bag of SFA Symbols (BOSS)模型的扩展。
MrSEQLClassifier([seql_mode, symrep, ...])	多表示序列学习（MrSEQL）分类器。
MrSQMClassifier([strat, features_per_rep, ...])	多表示序列挖掘（MrSQM）分类器。
MUSE([anova, variance, bigrams, window_inc, ...])	MUSE (多元符号扩展).
REDCOMETS([variant, perc_length, n_trees, ...])	随机增强多变量时间序列的共眼（RED CoMETS）。
TemporalDictionaryEnsemble([...])	时间字典集成 (TDE)。
WEASEL([anova, bigrams, binning_strategy, ...])	时间序列分类的单词提取（WEASEL）。
WEASEL_V2([min_window, norm_options, ...])	时间序列分类的单词提取（WEASEL）v2.0。

基于距离的

ElasticEnsemble([distance_measures, ...])	时间序列距离度量的弹性集成（EE）。
KNeighborsTimeSeriesClassifier([distance, ...])	K-最近邻时间序列分类器。
ProximityForest([n_trees, n_splitters, ...])	邻近森林分类器。
ProximityTree([n_splitters, max_depth, ...])	邻近树分类器。

基于特征的

Catch22Classifier([features, catch24, ...])	规范时间序列特征（catch22）分类器。
FreshPRINCEClassifier([...])	使用旋转森林分类器的新鲜管道。
SignatureClassifier([estimator, ...])	使用基于签名的特征的分类模块。
SummaryClassifier([summary_stats, ...])	摘要统计分类器。
TSFreshClassifier([default_fc_parameters, ...])	基于可扩展假设测试分类器的时间序列特征提取。

混合

HIVECOTEV1([stc_params, tsf_params, ...])	基于转换的集成层次投票集体 (HIVE-COTE) V1。
HIVECOTEV2([stc_params, drcif_params, ...])	基于转换的集成层次投票集体 (HIVE-COTE) V2。
RISTClassifier([n_intervals, n_shapelets, ...])	随机间隔-形状变换（RIST）管道分类器。

基于间隔的

CanonicalIntervalForestClassifier([...])	规范区间森林分类器 (CIF).
DrCIFClassifier([base_estimator, ...])	多样表示规范区间森林分类器 (DrCIF)。
IntervalForestClassifier([base_estimator, ...])	可配置的区间提取森林分类器。
QUANTClassifier([interval_depth, ...])	QUANT区间分类器。
RandomIntervalClassifier([n_intervals, ...])	随机间隔分类器。
RandomIntervalSpectralEnsembleClassifier([...])	随机间隔光谱集成（RISE）分类器。
RSTSF([n_estimators, n_intervals, ...])	随机监督时间序列森林 (RSTSF) 分类器。
SupervisedIntervalClassifier([n_intervals, ...])	监督间隔分类器。
SupervisedTimeSeriesForest([base_estimator, ...])	监督时间序列森林 (STSF)。
TimeSeriesForestClassifier([base_estimator, ...])	时间序列森林（TSF）分类器。

基于Shapelet的

LearningShapeletClassifier([...])	学习形状分类器。
RDSTClassifier([max_shapelets, ...])	一个随机扩张形状变换（RDST）分类器。
SASTClassifier([length_list, stride, ...])	使用SAST [R0975ebe42434-1] 转换器和sklean分类器的分类管道。
RSASTClassifier([n_random_points, ...])	RSAST分类器。
ShapeletTransformClassifier([...])	一个形状变换分类器（STC）。

sklearn

ContinuousIntervalTree([max_depth, ...])	连续区间树（CIT）向量分类器（也称为时间序列树）。
RotationForestClassifier([n_estimators, ...])	一个旋转森林（RotF）向量分类器。
SklearnClassifierWrapper(classifier[, ...])	用于scikit-learn分类器的包装器，以便使用aeon框架。

早期分类

ProbabilityThresholdEarlyClassifier([...])	概率阈值早期分类器。
TEASER([estimator, one_class_classifier, ...])	两层早期和准确的系列分类器（TEASER）。

序数分类

IndividualOrdinalTDE([window_size, ...])	单一O-TDE分类器。
OrdinalTDE([n_parameter_samples, ...])	序数时间字典集成 (O-TDE)。

组合

ClassifierChannelEnsemble(classifiers, channels)	将估计器应用于数组的通道。
ClassifierEnsemble(classifiers[, weights, ...])	具有可调整集成权重的分类器加权集成。
ClassifierPipeline(transformers, classifier)	转换器和分类器的管道。

基础

BaseClassifier()	时间序列分类器的抽象基类。
DummyClassifier([strategy, random_state, ...])	DummyClassifier 做出的预测忽略了输入特征。

BaseDeepClassifier([batch_size, ...])

深度学习时间序列分类器的抽象基类。

BaseEarlyClassifier()

早期时间序列分类器的抽象基类。