Вопрос или проблема
Я хотел бы проанализировать данные о вращении головы в пространстве. Для этого я измерял вращение вокруг углов X, Y и Z с частотой 15 Гц в течение чуть больше десяти минут. Я хотел бы использовать эти движения, чтобы проанализировать вторую переменную, также непрерывную, но с единственным измерением. У меня 35 участников, и если необходимо, я могу использовать только одну из осей, которая более информативна, чем другие (ось Z). Я уже провел классические анализы (скорость, коэффициент вариации и т. д.), но хотел бы изучить возможность обучения модели для предсказания второй переменной, но все, что я могу найти, это предсказание элемента данных в зависимости от временного ряда. Есть идеи? Заранее спасибо!
Если вторая переменная является бинарной переменной, указывающей, почувствовал ли участник головокружение или нет, вам нужно учитывать другие факторы, помимо сырых данных о вращении головы, для точного предсказания, испытывал ли участник головокружение.
Одним из факторов, который может способствовать головокружению, является движение жидкости во внутреннем ухе. Чтобы это учесть, вы можете вычислить скорость и ускорение движений головы вдоль осей X, Y и Z и проанализировать частотные компоненты этих сигналов. В частности, вы можете искать резкие изменения в ускорении или скорости и проверить, происходят ли они на частотах, известных как ассоциированные с нарушениями во внутреннем ухе.
Другим фактором, который может способствовать головокружению, является ориентация головы относительно силы тяжести (не знаю, относительно пола космической станции или Земли). Чтобы это учесть, вы можете вычислить ориентацию головы в пространстве и искать изменения в ориентации, которые могут привести к несоответствию между визуальной и вестибулярной системами.
В дополнение к этим факторам вы также должны учитывать другие потенциальные причины головокружения, такие как изменения кровяного давления или частоты сердечных сокращений, и использовать их для определения характеристик, которые вы извлекаете, и модели, которую вы строите.
ЕСЛИ это то, что вас интересует… это кажется сложной задачей. Это требует выбора признаков, и для выполнения обработки признаков вам нужно глубоко понимать основные физиологические механизмы.
Тип задачи, которую вы описываете, иногда называется экстраинсивной регрессией временных рядов. Литературы по этой теме не так много, но статья, которая дает хорошее введение и оценку некоторых алгоритмов машинного обучения, – это работа Тана и др. Экстраинсивная регрессия временных рядов. [Отказ от ответственности: я являюсь частью той же исследовательской группы, что и некоторые из авторов].
Я заметил, что вы пометили это “нейронная сеть”. В принципе, любая нейронная сеть для классификации временных рядов может быть легко адаптирована для экстраинсивной регрессии, просто заменив слой softmax на линейный слой. Однако 35 экземпляров – это не так много данных для обучения нейронной сети.
Ответ или решение
Для анализа данных о вращении головы в пространстве с целью предсказания другого непрерывного переменного показателя, важно учитывать несколько ключевых аспектов.
Фон: Вы проводите исследование, в котором измеряете вращение головы участников в трехмерном пространстве (оси X, Y и Z) с частотой 15 Гц на протяжении чуть более десяти минут. У вас есть 35 участников, и вы хотите использовать собранные данные для предсказания второй переменной, которая также является непрерывной, но измерена только один раз.
Исходные данные и их обработка: Первоначально вам стоит рассмотреть возможность применения методов экстраполяции временных рядов для регрессионной задачи, что иногда называют экстраинсфицированным регрессированием временных рядов. В отличие от предсказания последующих элементов временного ряда, в вашем случае речь идет о предсказании на основе временного контекста. Ключевым элементом здесь будет извлечение актуальных признаков (фич).
Инженерия признаков: Постарайтесь извлечь характеристики, которые могли бы предсказать вторую переменную. Это могут быть:
-
Скорость и ускорение: Вычислите скорость и ускорение для каждой из осей (X, Y, Z) на основании временных рядов данных о вращении головы. Внезапные изменения в скорости или ускорении могут служить значимой предиктивной информацией.
-
Частотный анализ: Используйте методы преобразования Фурье для анализа частотных составляющих сигналов. Обратите внимание на резкие изменения в частотах, которые могут быть связаны с нарушениями вестибулярного аппарата.
-
Организация относительно гравитации: Рассмотрите ориентацию головы относительно гравитации. Изменения в ориентации могут вызвать несоответствие между визуальной и вестибулярной системами, что также важно для предсказания.
Моделирование: Для построения модели вы можете использовать алгоритмы машинного обучения. Хотя у вас всего 35 наблюдений, вы все равно можете обратиться к простым методам, таким как регрессионные модели или деревья решений, перед тем как перейти к более сложным моделям, например к нейронным сетям. Обратите внимание, что для нейронных сетей может потребоваться больше данных для адекватного обучения.
Нейронные сети: Если вы все же хотите использовать нейронные сети, изучите возможность адаптации стандартной модели для классификации временных рядов под задачу регрессии, заменив финальный слой на линейный. Однако не забывайте, что с ограниченным количеством данных точность модели может быть низкой.
Заключение: Ваша задача требует глубокого понимания физиологических механизмов, связанных с голокружением. При подборе признаков учитывайте потенциальные факторы, такие как изменение кровяного давления или пульса, и старайтесь интегрировать их в свою модель. Также полезно ознакомить себя с актуальной литературой, такой как работа Тан и др. о экстраинсфицированном регрессировании временных рядов, которая может помочь вам понять подходы и методы, существующие в данной области.
Контрольные вопросы при построении модели:
- Насколько важны собранные данные?
- Соответствуют ли методы анализа гипотезам о взаимосвязи переменных?
- Какова степень интерполяции временных рядов?
Обязательно проверяйте и адекватно оценивайте вашу модель, используя кросс-валидацию или другие подходы, чтобы обеспечить стабильные и надежные предсказания.