時間特徵.net
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這幾天對於時間序列的預測，須要時間這一特徵值，月份，星期等等。對於這些時間序列特徵須要怎麼去刻畫和表示嗯？ci
one-hot方法io
一個直觀想到的方法就是one-hot法，可是仔細考慮一下，one-hot真的適合表示時間序列嗎？class
one-hot適用於的特徵應該是分類特徵，並且不一樣類別之間的距離是沒有差異的，好比紅黃藍三種顏色，漢字等等用one-hot表示是很好的。可是對於時間序列，5點和6點跟18點之間的距離明顯是不一樣的，因此用one-hot來度量的話，會損失很是多的信息。變量
數字表示方法
那麼第二種能想到的方法就是用數字去表示，好比1表明1點，4表明4點等等，可是面臨的一個問題就是23點明明和0點距離很近，可是用這種方法會致使23點和0點距離太遠，形成一些偏差。error
形成上述偏差的因素在於時間序列有周期性，好比一天的24小時，一週的7天等等，那麼咱們將其作一個轉換，將其轉換成周期變量便可dict
變量週期變量週期(cos(\frac{2\pi 變量}{週期}), sin(\frac{2\pi 變量}{週期}))di
(cos(
週期
2π變量
),sin(
週期
2π變量
))
如上所示，將一個時間變量變成一個二維平面圓周上的點。這樣就能解決週期性因素。
參考文獻：
Top 6 errors novice machine learning engineers make
Use of circular predictors in linear regression