load_acsf1#

load_acsf1(split=None, return_X_y=True, return_type=None)[source]#

加载典型家用电器的耗电量数据集。

参数:
split: None 或 “TRAIN”, “TEST”之一，可选 (默认值=None)

是否加载问题的训练或测试实例。默认情况下，它加载训练和测试实例（在一个容器中）。

return_X_y: bool，可选 (默认值=True)

如果为 True，则分别返回 (特征, 目标)，而不是包含特征和目标列的单个 DataFrame。

return_type: 有效的 Panel mtype 字符串 或 None，可选 (默认值=None=”nested_univ”)

返回 X 的内存数据格式规范，None = “nested_univ” 类型。str 可以是任何支持的 sktime Panel mtype，

mtypes 列表请参见 datatypes.MTYPE_REGISTER，详细规范请参见 examples/AA_datatypes_and_datasets.ipynb

常用规范

“nested_univ”: 嵌套的 pd.DataFrame，单元格中包含 pd.Series “numpy3D”/”numpy3d”/”np3D”: 3D np.ndarray (实例，变量，时间索引) “numpy2d”/”np2d”/”numpyflat”: 2D np.ndarray (实例，时间索引) “pd-multiindex”: 带有 2 级 (实例, 时间) MultiIndex 的 pd.DataFrame

如果数据无法以请求的类型存储，则会引发异常。

返回值:
X: sktime 数据容器，遵循 mtype 规范 return_type

问题的时间序列数据，包含 n 个实例

y: 长度为 n 的一维 numpy 数组，仅在 return_X_y 为 True 时返回

X 中每个时间序列实例的类别标签。如果 return_X_y 为 False，则 y 会被附加到 X 中。

说明

维度: 单变量 系列长度: 1460 训练用例: 100 测试用例: 100 类别数量: 10

该数据集包含典型家用电器的耗电量。记录的特点是长时间的空闲期和电器活动时的一些高能耗爆发。类别对应于 10 种家用电器类别；手机（通过充电器）、咖啡机、电脑站（包括显示器）、冰箱和冰柜、高保真音响系统（CD 播放器）、灯具（紧凑型荧光灯）、笔记本电脑（通过充电器）、微波炉、打印机和电视机（LCD 或 LED）。

数据集详情: http://www.timeseriesclassification.com/description.php?Dataset =ACSF1

示例

>>> from sktime.datasets import load_acsf1
>>> X, y = load_acsf1()
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