Il Symbolic Aggregate approXimation (SAX) encoding è un metodo per semplificare le serie storiche. È stato inventato da Eamonn Keogh e Jessica Lin nel 2002. SAX è un modo di trasformare una serie temporale in una sequenza di simboli. L'idea di base è che ogni simbolo rappresenta un intervallo. Questa tecnica permette di condurre una dimensionality reduction sulle serie storiche, quindi possiamo considerarlo un metodo non supervisionato.
Bisogna evidenziare che il SAX è una t…
Il trattamento e l'imputazione dei valori mancanti (missing values) sono due step molto delicati per ogni progetto di data science. Nonostante esistano diverse strategie per l'imputazione, tutte possono portare a errori perchè si sta introducendo un dato "artificiale".
Un consiglio che viene dato spesso è, in fase di imputazione di valori mancanti, creare per ogni feature che si sta trattando una nuova variabile booleana "nomeFeature_isMissing" per tracciare quali valori sono reali e quali indott…