Combining Image Transformations to Solve Unseen Time Series Classification Problems
Notice bibliographique
Résumé
Time Series Classification (TSC) is a key problem in several domains. One of the most popular approaches for TSC is to encode time series as images and use Computer Vision (CV) models for classification. The success of this approach has led to the emergence of several image transformation functions, each offering distinct insights valuable for different classification tasks. However, the significant difference between pre-existing image transformation functions makes it challenging to determine the most suitable transformation for a given TSC task. This work combines insights from various image transformations by concatenating DL-extracted black-box features obtained from several image representations of a given time series. These features are obtained from DL models that are trained on a large family of TSC datasets that have been transformed into one of several image transformations. As a result, each model is specialized in extracting insights from image representations of a specific type. To evaluate the generalizability of these insights, unseen TSC datasets are transformed into feature vector datasets by concatenating the features extracted from several specialized models, transforming a given TSC dataset into a dataset of feature vectors. This feature vector dataset is then learned using an ensemble model, whose initial results are improved using a Genetic Algorithm (GA). The approach is evaluated on the UCR archive and compared to several existing methods. The results show that the insights gained from image representations of time series are both useful and generalizable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».