问题：
数据集是一个非平稳的多元时间序列，其观测值在10分钟时记录，并带有分类变量。例如，类别P1的多元时间序列与P2,P3......Pn和因变量{{1 }}是二进制Y。
(0,1) 方法：
想要在Yt = P1*X1t + P1*X2t + P2*X1t + P2*X2t + P3*X1t + P3*X2t + P4*X1t + P4*X2t + ........... + Pn*X1t + PnX2t
和K-NN之间尝试DTW。但是用这种方法，我不得不计算每个时间序列和乘积的距离，这是不可行的。
使用小波或傅立叶变换或tsfresh提取特征并将其传递给分类器是不可行的，因为存在许多乘积和时间序列。
不确定将多元时间序列与一种用于分类变量的热编码传递给LSTM是否有效。
任何建议都非常感激.. !!!