如何使用时间序列数据集创建单个值？

Question

我有以下数据集（265个数据集）。它是一个每1秒收集一次的心跳数据集。在

**Heart rate pattern**
82 82 87 87 89 90 89 89 89 89
88 89 89 87 87 87 88 88 90 90
87 80 88 88 88 88 91 93 92 92
89 89 89 88 79 79 79 79 78 77
...

这些天我正在开发机器学习算法，使用scikit learnpython来预测病人的危急情况。因为我得到了其他12个参数（危险因素），应该和上面的心率模式一起训练。由于训练这些心率模式和其他12个参数并不是一个好的实践，我只需要找到一种方法，使用任何数学技术将这些时间序列数据集（心率模式）转换为单个值。可能是矢量，但我不知道怎么做！基于pythonsicikit学习的示例代码将非常有用。在

Answer 1

其他变量是否随时间而变化？每个病人有多少心跳数据点？没有更多的信息很难回答。为了进行充分的比较，心脏跳动的持续时间需要相同。不过，这里有一些想法：

1. 计算一些汇总统计数据，如时间序列的平均值、中值、模式、最小值和最大值。在
2. 计算时间序列上的移动平均值，例如简单移动平均值和指数移动平均值。在
3. 计算每个数据点的标准差

这将为时间序列提供多个数字，但这可能对您的模型更好，因为它更完整地描述了时间序列。