Early time series classification

[v1docq]

Ссылки на постановку задачи и существующие реализации алгоритмов

1. Approaches and Applications of Early Classification of Time Series.pdf
2. Early Time-Series Classification Algorithms. EDSC, TEASER, ECEC, ECTS, ECONOMY-K, MLSTM.pdf
3. Multivariate-Time-Series-Classification.pdf

Ссылки на постановку задачи и существующие реализации:

1. Реализация подсчета метрик точности в окне(нужно для определения заблаговременности прогноза) ehttps://tsad.readthedocs.io/en/latest/waico_md/Evaluating.html
2. Реализации алгоритмов ETS в рамках пакета sktime, копировать в стиле import from точно не нужно, но кодовую базу можно перетащить к нам. https://www.sktime.net/en/latest/examples/classification/early_classification.html

Ссылки на пример того как реализованы абстракции моделей и метрик (ссылка на временную ветку, потом смотреть в мейн)

1. Модели индастриала - https://github.com/aimclub/Fedot.Industrial/tree/riemann/fedot_ind/core/models
2. Метрики - https://github.com/aimclub/Fedot.Industrial/tree/riemann/fedot_ind/core/metrics
3. Репозиторий моделей - https://github.com/aimclub/Fedot.Industrial/blob/riemann/fedot_ind/core/repository/model_repository.py https://github.com/aimclub/Fedot.Industrial/tree/riemann/fedot_ind/core/repository/data 4.Интерфейсы для взаимодействия модели и ядра оптимизатора - https://github.com/aimclub/Fedot.Industrial/tree/riemann/fedot_ind/core/operation/interfaces