Вопрос или проблема
Я уже некоторое время борюсь с этой проблемой и наконец решил задать вопрос здесь, чтобы получить помощь. Проблема, которую я пытаюсь решить, связана с предсказательным обслуживанием.
В частности, система выдает 2 вида сообщений об обслуживании во время работы: basic-msg и fatal-msg. Basic-msg указывает на то, что есть проблема с системой, которую нужно проверить (это не серьезно), в то время как fatal-msg сигнализирует о том, что машину необходимо остановить, и смертельная проблема должна быть устранена, прежде чем разрешить ее повторный запуск. Все сообщения об обслуживании имеют уникальный идентификатор сообщения.
Например:
Basic-msgs:
112234: Проверьте клапан 3
162746: Колебания напряжения основного переключателя
Fatal-msgs:
7432955: Клапан 3 сломан
3358399: Ошибка запуска
Некоторые ключевые детали:
Basic-msg может возникать без fatal-msg, но fatal-msg должна возникнуть с соответствующим basic-msg. Каждый раз, когда машина запускается, ей присваивается уникальный идентификатор запуска.
Проблема: Исследуя basic-msgs, возникшие в последних 4 запусках машины, предсказать, какие fatal-msgs могут возникнуть в следующем запуске. У меня есть данные за последние 8 лет (включая basic-msgs, fatal-msgs и соответствующие идентификаторы запусков).
Я застрял с этим уже около 3 недель, может кто-то подсказать мне, какой подход в машинном обучении я могу применить для решения этой задачи, и какие инструменты мне следует использовать.
Спасибо!
Метод маркировки последовательностей кажется хорошим решением для вашей проблемы. Вашими характеристиками могут быть частота каждого типа basic-msg за последние 4 запуска (но, возможно, лучше работать с нормализованными данными по временным единицам).
Существует довольно много библиотек для Условных случайных полей, например.
Это кажется стандартной задачей многоклассовой классификации. Характеристиками являются частотные значения basic-msg перед fatal-msg. У вас будет столько характеристик, сколько основных категорий.
Ярлыками будут сами категории fatal-msg.
Ответ или решение
Конечно! Подход к предсказанию машинного сбоя с использованием истории обслуживания требует тщательного анализа данных и применения методик машинного обучения. Предлагаю поэтапный план для решения вашей задачи.
1. Подготовка данных
Сбор данных:
Убедитесь, что у вас есть полный набор данных за последние 8 лет, включая все основные и фатальные сообщения, а также идентификаторы запусков.
Предобработка данных:
- Форматирование данных: Убедитесь, что данные представлены в удобном формате, например, в таблице, где каждая строка соответствует запуску с соответствующими сообщениями.
- Создание функций: Разработайте функции, которые будут представлять частоту основных сообщений за последние 4 запуски. Это может быть реализовано в виде векторов признаков, где каждый элемент индицирует количество определенного основного сообщения.
2. Анализ данных
Исследовательский анализ данных (EDA):
- Проанализируйте распределение основных и фатальных сообщений.
- Посмотрите на связь между основными и фатальными сообщениями, чтобы понять, какие основные сообщения наиболее часто предшествуют определенным фатальным сбоям.
3. Модель машинного обучения
Выбор модели:
Поскольку задача выглядит как задача многоклассовой классификации, вы можете рассмотреть несколько моделей:
- Логистическая регрессия: Подходит для начальной модели, чтобы проверить основные идеи.
- Деревья решений и ансамбли (Random Forest, Gradient Boosting): Могут обеспечить лучшее качество предсказаний благодаря своей способности моделировать сложные зависимости.
- Глубокое обучение: Если ваши данные велики, вы можете использовать рекуррентные нейронные сети (LSTM) для работающих последовательностей.
Обучение модели:
- Разделите данные на обучающую и тестовую выборки. Обучите модель на обучающей выборке, используя частоты основных сообщений как входные данные и соответствующие фатальные сообщения как метки.
4. Оценка модели
Метрики:
- Используйте точность, полноту и F1-меру для оценки производительности модели. Убедитесь, что модель хорошо справляется с предсказаниями для всех классов фатальных сообщений.
Кросс-валидация:
- Примените кросс-валидацию, чтобы улучшить надежность оценок производительности модели.
5. Прогнозирование фатальных сообщений
После успешного обучения модели вы сможете использовать ее для предсказания возможных фатальных сообщений на основе новых основных сообщений, полученных в последнем запуске.
6. Инструменты и библиотеки
Рекомендуемые инструменты:
- Язык программирования Python с библиотеками для анализа данных и машинного обучения, такими как:
- Pandas: Для обработки и анализа данных.
- Scikit-learn: Для реализации алгоритмов машинного обучения.
- TensorFlow или PyTorch: Если вы решите использовать глубокое обучение.
- Matplotlib или Seaborn: Для визуализации данных и результатов.
Заключение
С использованием предложенного подхода вы сможете создать предсказательную модель, основанную на исторических данных о техническом обслуживании. Важно пересматривать и адаптировать модель по мере накопления новых данных и поступления новых сообщений о сбоях. Надеюсь, это поможет вам двигаться вперед в решении вашей задачи! Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать.