Question

tsfresh是用于时间序列分析的库。我正在尝试通过他们的文档中的Quick Start Guide进行操作，但是提供的代码似乎不起作用。

import matplotlib.pyplot as plt
from tsfresh import extract_features, select_features
from tsfresh.utilities.dataframe_functions import impute
from tsfresh.examples.robot_execution_failures import download_robot_execution_failures, \
    load_robot_execution_failures

download_robot_execution_failures()
timeseries, y = load_robot_execution_failures()

extracted_features = extract_features(timeseries,
                                      column_id="id",
                                      column_sort="time")

输出：

Feature Extraction:   0%|          | 0/20 [00:00<?, ?it/s]

这是tsfresh卡住的地方。它似乎在后台执行某些操作，但未超过0％。我在做什么错了？

Answer 1

有很多问题提到此问题（请参阅#400，#402，#456，#490）。对我来说，extract_feature的行为在示例笔记本中有所不同，有些笔记本给我的错误与您提到的笔记本相同。在#490之后，用n_jobs=0关闭多处理功能解决了我的大部分问题，例如：

extracted_features = extract_features(timeseries,
                                      column_id="id",
                                      column_sort="time",
                                      n_jobs=0)

请注意：

尽管问题＃490提到了Windows，但我在MacOS 10.15上就是这种情况
尽管进度仍在进行中，进度栏有时仍停留在0％

如何使tsfresh.extract_features工作？

1 个答案: