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mcfly

mcfly

简化时间序列深度学习的开源框架

mcfly是一个开源的深度学习框架，专门用于时间序列分类和回归。它能直接处理原始数据，无需计算信号特征或专业领域知识，在加速度计数据的活动分类等任务中表现出色。该框架基于TensorFlow 2构建，支持Python 3.10和3.11，并提供可视化工具展示模型配置和性能。mcfly与传统机器学习技术相比具有竞争力，欢迎社区贡献。

mcfly深度学习时间序列分类回归分析TensorflowGithub开源项目
访问官网GitHub论文文档
<p align="left"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/0ae4168f-0c46-4d8f-a35c-b2be8244be84.png" width="200"/> </p>

GitHub工作流状态 覆盖率 PyPI DOI Binder

mcfly的目标是简化深度学习技术在时间序列分类和回归中的应用。深度学习的优势在于它可以直接处理原始数据，无需计算信号特征。深度学习不需要关于数据的专业领域知识，并且已被证明能够与传统机器学习技术相媲美。例如，您可以将mcfly应用于加速度计数据进行活动分类，如教程所示。

如果您在研究中使用mcfly，请引用以下软件论文：

D. van Kuppevelt, C. Meijer, F. Huber, A. van der Ploeg, S. Georgievska, V.T. van Hees. Mcfly: 时间序列上的自动化深度学习。 SoftwareX, 第12卷, 2020年。 doi: 10.1016/j.softx.2020.100548

安装

前提条件：

  • Python 3.10, 3.11
  • pip
  • Tensorflow 2

在单独的conda环境中安装所有依赖项：

conda env create -f environment.yml

# 激活这个新环境
source activate mcfly

要安装该包，请在项目目录中运行：

pip install mcfly

可视化

我们构建了一个工具来可视化模型的配置和性能。该工具可在 http://nlesc.github.io/mcfly/ 找到。要在您自己的计算机上运行模型可视化，请切换到html目录并启动一个Python Web服务器：

python -m http.server 8888 &

在浏览器中导航到http://localhost:8888/以打开可视化界面。有关可视化的更详细描述，请参阅用户手册。

用户文档

用户和代码文档。

贡献

欢迎您通过拉取请求为代码做出贡献。请查看NLeSC指南以了解有关软件开发的指导原则。

我们使用numpy风格的文档字符串进行代码文档编写。

许可

mcfly的源代码和数据均采用Apache License 2.0版本授权。

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