地下工程 - 時系列解析と分類のための機械学習ツール

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地下工程 - 時系列解析と分類のための機械学習ツール

地下工程 - 時系列解析と分類のための機械学習ツール

本リポジトリ「dixiagongcheng」は、scikit-learnを基盤としたGUI搭載の機械学習単一実行ツールです。コマンドライン不要で初心者にも扱いやすく、センサーのログデータや金融株価など時系列データの統計解析・周波数解析・分類に対応。多様な分類モデルを選択可能で、時系列の特徴量化や分類スコア出力を簡単に行えます。Python 3環境で動作し、時系列解析に特化した手軽な解析ツールとして注目されています。

https://github.com/sbcheng/dixiagongcheng

概要

「dixiagongcheng」は、scikit-learnを核とするPython製の機械学習ツールで、GUIを備えた単一実行型アプリケーションです。ユーザーはコマンドライン操作なしで、複雑な時系列データの解析と分類を行えます。主にセンサーのログや金融株価などの統計的時系列データに対して、統計分析、時系列分析、周波数解析を施し、特徴量を定量化し分類モデルでの判別を実現。多彩な分類アルゴリズムを選択でき、初心者から研究者まで幅広く利用可能な環境を提供します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 36
  • フォーク数: 10
  • ウォッチャー数: 36
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • sklearnベースで構築されたGUI付きの単一実行機械学習ツール
  • コマンドライン操作不要の初心者フレンドリー設計
  • 統計量計算、時系列解析、周波数ドメイン解析に対応
  • 複数の分類モデルを選択可能で時系列分類をサポート

技術的なポイント

本プロジェクトは、scikit-learnの豊富な機械学習機能を活用しつつ、PythonでGUIを実装している点が特徴的です。ユーザーがコマンドラインを意識せずに時系列データの解析を行えるように設計されており、UI.pyがフロントエンドの役割を担い、ユーザーインターフェースを提供します。

解析対象は主に、センサーのログや金融市場の株価など、時間軸に沿った連続的な数値データであり、これらのデータに対して統計的特徴量の抽出を実施。これには平均値、分散、自己相関などの統計量の計算が含まれ、さらに時系列特有の解析として周波数解析も取り入れています。周波数解析では、信号の周期性やトレンドを検出し、時系列の本質的な特徴抽出を強化しています。

抽出した特徴量を基に、多様な分類アルゴリズム（サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、k近傍法など）を選択し、データの分類を行います。分類モデルの選択肢を複数用意することで、データの性質や目的に応じた最適なモデル選択が可能です。

また、Pythonの仮想環境で動作することを前提としており、環境構築手順もREADMEに詳細に記載。Windows、macOS、Linux各プラットフォームでのインストールをサポートし、Python 3.8以上の環境下で安定動作を保証しています。これにより、利用者は環境設定でつまづくことなくすぐに解析を始められます。

加えて、解析結果は定量的な特徴量スコアとして出力され、解析結果の比較や評価が容易です。ファイル構成もシンプルで、コアモジュールやUIスクリプト、出力ディレクトリを整理。少ないコミット数ながらも実用的なツールとして完成度が高いのが特徴です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: プロジェクト概要と利用方法を記載したドキュメント
  • UI.py: GUIの実装ファイル。ユーザー操作を管理
  • code: 時系列解析や特徴量計算に関するコード群
  • mod: 分類モデルや機械学習関連モジュール
  • output: 解析結果の出力フォルダ

その他、設定ファイルや補助スクリプトが含まれています。

まとめ

scikit-learnベースのGUI付き時系列解析ツールとして使いやすく高機能。

リポジトリ情報：