Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, в котором входные данные представляют собой данные для пациентов в отделении интенсивной терапии, где каждая госпитализация имеет 40 признаков (20 жизненных показателей, 20 лабораторных значений) и несколько временных шагов (длительность госпитализации варьируется от 6 до 19 временных шагов). Выходными данными являются 20 лабораторных значений (которые представлены в виде двоичных чисел, где 1 означает, что лабораторное значение в пределах нормы, а 0 – вне нормы). Задача состоит в том, чтобы предсказать будущие выходные данные для корпуса ICU. Я пытался сделать это задачей последовательности к последовательности, где выходные данные – это последовательность, смещенная на один временной шаг. Однако результаты были недостаточно хорошими. Вопрос заключается в том, есть ли способ лучше решить эту проблему? (например, может быть, использование окон?)
Поскольку я не вижу данные и не могу полностью понять формат данных, я просто даю некоторые общие советы. Но прежде всего, я должен упомянуть, что нет смысла рассматривать каждый вывод (каждый массив из 20 элементов) как последовательность временных рядов, если между ними нет приоритета (под приоритетом я имею в виду, если вы знаете, что конкретное лабораторное значение получено раньше других).
Таким образом, если у вас есть массив из 20 двоичных чисел в качестве выходных данных, вы можете обнаружить, что нет двух выходных данных, которые были бы абсолютно одинаковыми, или может быть только несколько наблюдений с точно таким же выходом (потому что вы можете иметь $2^{20}$ комбинаций!). Таким образом, скажем, если у вас есть N наблюдений, то вы можете увидеть N различных массивов выходных данных. Поэтому сначала вы можете кластеризовать метки на k групп и назначить новые метки каждой группе (метка i-й группы – это i). Затем найдите ближайшее расстояние между вашим запросом и каждой группой, чтобы затем найти соответствующий класс. Тогда вы можете предсказать выходные данные в массивном формате (например, пусть вы осознаете, что ваш запрос принадлежит группе из 20 участников). Таким образом, вы можете сказать, что выходом ожидаемое значение выходных массивов по элементам. Например, ваш первый элемент массива из 20 элементов может быть 0,9. Или вы можете быть более точными и, после нахождения соответствующей группы, определить вес на основе расстояния между вашим запросом и участниками и найти взвешенное среднее выходных массивов этой группы!
Ответ или решение
Для решения задачи классификации временных рядов в контексте ваших данных о пациентах в реанимации, предлагаю следующий подход, который может улучшить качество ваших предсказаний.
1. Предварительная обработка данных:
- Очистка данных: Убедитесь, что данные чистые и не содержат пропусков или аномалий. Пропуски можно обработать с использованием интерполяции или заполнения средним значением.
- Нормализация: Приведите все значения признаков к одному масштабу, чтобы изменения в единицах измерения не влияли на обучение модели. Подходят методы стандартного масштабирования или минимакс-скейлинга.
2. Выбор архитектуры модели:
- Динамические модели: Обратите внимание на использование рекуррентных нейронных сетей (RNN), таких как LSTM или GRU. Эти модели особенно хорошо подходят для работы с последовательными данными.
- Сверточные нейронные сети (CNN): Использование 1D-CNN также может привести к хорошим результатам, особенно если у вас есть локальные зависимости между временными шагами.
- Гибридные модели: Рассмотрите гибридные подходы, которые объединяют RNN и CNN для извлечения как временных, так и пространственных особенностей.
3. Формулировка задачи:
- Попробуйте применять метод окна (windowing). Разделите ваши временные ряды на окна фиксированной длины, которые могут быть использованы как входные данные для модели. Это позволяет модели лучше захватывать локальные паттерны и временные зависимости.
- Выходные данные можно формировать как последовательность. Например, если ваше окно содержит 6 временных шагов, модель может предсказывать значения сразу для 6 следующих временных шагов.
4. Кластеризация и генерация меток:
- В случае, если у вас есть большое количество уникальных выходных меток, как было предложено, можно применить кластеризацию меток. Группируя метки по схожести, вы можете снизить сложности конкретных предсказаний, заменив индекс метки на более обобщенный класс.
- Попробуйте использовать алгоритмы кластеризации, такие как K-средние, для создания групп, а затем вычислить средние значения выходов в каждой группе.
5. Обучение и оценка модели:
- Используйте кросс-валидацию для оценки качества модели, разделяя данные на тренировочные и тестовые наборы.
- Наблюдайте за метриками производительности, такими как F1-метрика, точность и полнота, так как они могут дать более четкое представление о результатах, чем классическая точность.
6. Оптимизация гиперпараметров:
- Важно провести оптимизацию гиперпараметров с использованием подходов, таких как случайный поиск или метод Bayesian Optimization. Подберите параметры модели, такие как размер мини-партии, количество слоев и количество нейронов в каждом слое.
Заключение
Попробовав указанные методы, вы сможете добиться более обоснованных и качественных предсказаний для ваших данных о пациентах в реанимации. Будьте внимательны к особенностям ваших данных и экспериментируйте с различными архитектурами и подходами. Удачи в решении задачи!