Вопрос или проблема
Для проекта я пытаюсь предсказать утечки в сети. Сеть состоит из узлов, соединённых ссылками. У меня есть несколько “сценариев”, в каждом из которых утечка присутствует на другом узле (также возможно, что утечки нет).
У меня есть данные о давлении для каждого узла, а также данные о потоке для всех ссылок. Также у меня есть цели для всех сценариев (0/1, в зависимости от того, есть ли утечка или нет). Данные можно представить следующим образом:
| Сценарий | Узел 1 | Узел 2 | Выход |
|---|---|---|---|
| 1 | [69.887, 70.383, …] | [71.875, 72.421, …] | 0 |
| 2 | [60.358, 61.530, …] | [76.840, 77.389, …] | 1 |
Если утечка присутствует, во время её существования давление резко падает, а поток резко увеличивается. Это применимо к большинству узлов и ссылок в системе, в зависимости от того, где они расположены.
Давление при наличии утечки:
Поток при наличии утечки:
Моей первоначальной идеей было представить все данные на конкретном узле как одно значение, используя стандартное отклонение или среднее, но это привело бы к потере тенденций данных.
Я хотел бы увидеть, как я мог бы обучить модель, либо сохраняя данные в исходном виде, либо преобразовывая их каким-либо способом. Я рассматривал возможность использования классификатора Random Forest для этого, но открыт для предложений.
Очень простой подход заключается в том, чтобы построить детектор с помощью скользящего окна, на котором вы вычисляете стандартное отклонение. Для каждого сдвига вычислите среднее и вы можете проверить, находится ли следующая точка после окна далеко от среднего на большее количество стандартных отклонений. Это должно сработать, потому что, если окно не слишком большое, оно адаптируется к локальному среднему и также, если функции относительно постоянны на окнах, а пики большие, как это выглядит на ваших графиках.
Ответ или решение
Построение бинарной классификации для предсказания утечек в сети
В рамках вашего проекта, целью которого является предсказание утечек в сети, вы столкнулись с задачей бинарной классификации с использованием временных рядов, которые могут быть представлены в виде массивов. Давайте разберем ключевые аспекты и требования, которые необходимо учитывать при разработке алгоритма.
1. Проблема и набор данных
Согласно предоставленным данным, у вас есть сценарии, каждый из которых соответствует определенной конфигурации сети. Каждому узлу присваиваются массивы давления и расхода, которые могут быть определены в виде временных рядов. Вы также обладаете мишенями, в виде бинарных меток (0/1), указывающих на наличие или отсутствие утечек.
Для успешного обучения модели, важно учитывать зависимость между характеристиками давления и расхода при наличии утечки. Как видно из графиков, во время утечки давление резко падает, а расход увеличивается.
2. Подход к обработке данных
2.1. Сохранение структуры данных
Исходная идея о сведении данных к единичному значению (например, среднему или стандартному отклонению) действительно может привести к потере важной информации о трендах. Вместо этого, можно использовать несколько методов, позволяющих сохранять структуру массивов:
-
Скользящее окно: Применение метода скользящего окна для вычисления статистических показателей, таких как среднее значение и стандартное отклонение, позволяет адаптироваться к локальным изменениям данных. Это особенно полезно, когда необходимо выявить аномалии в данных.
-
Извлечение признаков: Для каждого временного ряда можно извлечь ряд признаков: максимумы, минимумы, амплитуды колебаний, среднее значение и стандартное отклонение, различные статистические моменты и т.д. Это может дать модели больше информации для анализа.
2.2. Смешанный подход
Вы можете рассмотреть возможность создания нового набора данных, в котором каждый сценарий будет описан стандартными статистическими мерками, а также выделенными признаками временного ряда. В дополнение, использовав агрегированные значения, такие как минимумы и максимумы давления и расхода, можно выделить временные точки, в которых наблюдаются утечки.
3. Выбор модели
С учетом структуры ваших данных, использование Random Forest как классификатора может оказаться хорошим решением, так как он хорошо справляется с разнородными наборами данных и способен справляться с потенциально неявными зависимостями между признаками.
Однако вы также можете поэкспериментировать с другими моделями, такими как:
-
Градиентный бустинг (например, XGBoost) — данная модель может показать высокую эффективность, особенно при работе с различными типами признаков.
-
Нейронные сети — использование рекуррентных нейронных сетей (RNN) или долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM) позволит вам работать непосредственно с последовательными данными, сохраняя их структуру и зависимости во времени.
4. Обучение и тестирование
При подготовке к обучению модели:
-
Разделите данные на обучающие и тестовые группы. Убедитесь, что данные из тестовой выборки не использовались при обучении модели.
-
Проведите кросс-валидацию, чтобы убедиться в стабильности и надежности модели.
-
Используйте метрики оценки качества, такие как ROC-AUC, F1-score, чтобы оценивать качество предсказаний.
5. Выводы
Проект по предсказанию утечек в сети представляет собой комплексную задачу, которая требует внимательного подхода к обработке данных и выбору моделей. Сохраняя временные ряды в их исходном формате и извлекая характерные признаки, вы сможете значительно улучшить качество предсказаний. Random Forest является подходящим выбором, но стоит также обратить внимание на другие алгоритмы, которые могут дать более высокую точность. Постоянное тестирование и улучшение вашей модели будет залогом успеха в этом проекте.