Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Time Series Classification

231 평가 기록 52 datasets

Time Series Classification is a general task that can be useful across many subject-matter domains and applications. The overall goal is to identify a time series as coming from one of possibly many sources or predefined groups, using labeled training data. That is, in this setting we conduct supervised learning, where the different time series sources are considered known.

<span class="description-source">Source: Nonlinear Time Series Classification Using Bispectrum-based Deep Convolutional Neural Networks </span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
GRU-D
AUC: 86.99%AUC Stdev: 0.22%
논문 코드
ConvTran
Accuracy: 0.9945
논문 코드
MALSTM-FCN
Accuracy: 0.99
논문 코드
MALSTM-FCN
Accuracy: 0.97
논문 코드
MALSTM-FCN
Accuracy: 0.98
논문 코드
R_DST_Ensemble
Accuracy: 0.9999513303049968Accuracy(30-fold): 0.9999513303049968
논문 코드
FCN-SNLST
Accuracy: 0.993
논문 코드
GP-Sig-GRU
Accuracy: 1.000NLL: 0.040
논문 코드
MALSTM-FCN
Accuracy: 1
논문 코드
GP-Sig-LSTM
Accuracy: 1.000NLL: 0.008
논문 코드
ECG
MALSTM-FCN
Accuracy: 0.86
논문 코드
MALSTM-FCN
Accuracy: 1
논문 코드

데이터셋

52개

논문

라이브러리

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