メンバーについて特徴の値を計算します。すべての抽出された特徴を選択して、特徴テーブルを作成します。メモリに十分収まるので、処理の前にテーブルを集めます。形式で操作を実行することをお勧めします。変換して、時間情報が常に特徴の値に関連付けられるようにします。抽出した特徴には、通常はノイズが関連付けられています。予測に悪影響を与えることがあります。ある単調性は、ノイズに対しロバストでありません。ステップの遅延ウィンドウをもつ因果移動平均フィルターを、抽出した特徴に適用します。ここで「因果」とは、移動平均フィルター処理に将来の値を使用しないという意味です。variableNames;以下は平滑化の前と後の特徴を示す例です。予測で適切なしきい値を選択することによって遅延の効果を緩和できます。サイクル全体のデータを利用することはできません。サイクルの初期段階でいくらかのデータが収集済みであると仮定するのは妥当です。収集されたデータを学習データとして扱います。次に示す特徴重要度のランク付けと融合は、学習データのみに基づいています。提案されている単調性を使用して、今後の見通しに用いる特徴の有用性を定量化します。単調性は次のように計算します。