PYRREGULAR：不规则时间序列的统一框架及分类基准

本研究解决了不规则时间序列数据（如记录频率不一、观察时长不同及缺失值）所带来的挑战，提出了一个统一框架及首个标准化的数据集库，以提升不规则时间序列分类的互操作性。研究的关键发现是，通过基准测试12种分类器模型，增强了不规则时间序列数据分析方法的评估有效性，推动了相关领域的研究整合。