我有这样的数据集

我需要分析并预测状态列。这只是训练数据集中的两个条目。在这个数据集中，有心率模式（以1秒为间隔收集，共10个数字），这是一个时间序列数组（如果我错了请纠正我），我只需要知道使用这些数据进行分析和预测的最佳方法。我使用scikit-learn进行数据挖掘和机器学习。

我想知道的是分析这些时间序列数据的最佳方法是什么？我应该使用基于向量的方法还是其他方法？如果你能提供示例代码，那对我理解将非常有帮助。

回答：

将心率时间序列中的每个点作为单独的列输入，同时为所有其他数据点添加一个单独的列（特征）。对整个数据集的每一列进行特征归一化（减去均值，除以标准差），然后输入到分类器中。