GENDIS:包含“ GENDIS”中提出的算法的实现（sklearn API）

金迪斯 小形的遗传发现 在时间序列分类域中，shapelet是小的亚系列，对于某些类是可区分的。 已经表明，通过将原始数据集投影到一个距离空间（每个轴对应于到某个Shapelet的距离），分类器可以在大量数据集上实现最新的结果。 该存储库包含GENDIS的实现， GENDIS是一种以遗传方式搜索一组shapelet的算法。 该算法对其参数（例如种群大小，交叉和突变概率等）不敏感，并且可以快速提取少量的Shapelet，从而能够实现与其他Shapelet技术类似（或更好）的预测性能。 安装 我们目前支持Python 3.5和Python 3.6。 对于安装，有两种选择： 克隆存储库https://github.com/IBCNServices/GENDIS.git并运行(python3 -m) pip -r install requirements.txt GENDIS托管在PyPi