Interpretable Feature Construction for Time Series Extrinsic Regression

Dominique Gay; Alexis Bondu; Vincent Lemaire; Marc Boullé

doi:10.1007/978-3-030-75762-5_63

Proceedings/Recueil Des Communications Année : 2021

Interpretable Feature Construction for Time Series Extrinsic Regression

(1) , , ,

1

Dominique Gay

Fonction : Auteur
PersonId : 177023
IdHAL : dominique-gay
ORCID : 0000-0002-0671-4616
IdRef : 171034147

Laboratoire d'Informatique et de Mathématiques

Alexis Bondu

Fonction : Auteur

Vincent Lemaire

Fonction : Auteur

Marc Boullé

Fonction : Auteur
PersonId : 906624
IdRef : 126326223

Domaines

Informatique [cs]

Dominique Gay : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.univ-reunion.fr/hal-04500410

Soumis le : mardi 12 mars 2024-04:53:21

Dernière modification le : lundi 27 mai 2024-14:58:54

Dates et versions

hal-04500410 , version 1 (12-03-2024)

Identifiants

HAL Id : hal-04500410 , version 1
ARXIV : 2103.10247
DOI : 10.1007/978-3-030-75762-5_63

Citer

Dominique Gay, Alexis Bondu, Vincent Lemaire, Marc Boullé. Interpretable Feature Construction for Time Series Extrinsic Regression. PAKDD 2021: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 12712, Springer International Publishing, pp.804-816, 2021, Lecture Notes in Computer Science, ⟨10.1007/978-3-030-75762-5_63⟩. ⟨hal-04500410⟩

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