tslearn.utils.to_sklearn_dataset¶

tslearn.utils.to_sklearn_dataset(dataset, dtype=<class 'float'>, return_dim=False)[source]¶

转换时间序列数据集，使其适应sklearn估计器中使用的格式。

Parameters:

datasetarray-like: 要转换的时间序列数据集。
dtypedata type (default: float64): 返回数据集的数据类型。
return_dimboolean (optional, default: False): 是否应返回维度（第三维度应与转换后的数据集一起返回）。

Returns:

numpy.ndarray of shape (n_ts, sz * d): 时间序列的转换数据集。
int (optional, if return_dim=True): 原始tslearn数据集的维度（第三维度）

另请参阅

to_time_series_dataset: 将时间序列数据集转换为tslearn
format.

示例

>>> to_sklearn_dataset([[1, 2]], return_dim=True)
(array([[1., 2.]]), 1)
>>> to_sklearn_dataset([[1, 2], [1, 4, 3]])
array([[ 1.,  2., nan],
       [ 1.,  4.,  3.]])