- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Подход к бинарной классификации с использованием временных рядов
- Шаг 1: Визуализируйте данные
- Шаг 2: Извлечение статистических характеристик
- Шаг 3: Корреляционный анализ
- Шаг 4: Выбор алгоритма классификации
- Шаг 5: Прогнозирование с использованием индикаторов ОПП
- Заключение
Вопрос или проблема
У меня есть следующие временные характеристики: диастолическое артериальное давление, систолическое артериальное давление, частота сердечных сокращений, вариабельность RR и артериальное давление. Каждый из этих клинических параметров измерялся в течение 900 секунд во время хирургической процедуры, а после операции пациента оценивали на наличие острого повреждения почек: 1 (да) или 0 (нет).
Мои тренировочные данные выглядят примерно так: (см. ниже скриншот)
Пациент 1 Время(с) Характеристики ОП
Пациент 2 Время(с) Характеристики ОП
и так далее.
Какой подход мне следует использовать, чтобы использовать эти данные для задачи бинарной классификации?
Я бы построил графики величины измерений во времени $t$ и соответствующие измерения от 5 до 10 выборок для каждой категории. Попробуйте выявить некоторые закономерности. Возможные закономерности: тренд (увеличивается ли значение? Происходит ли это линейно? Экспоненциально?), частоты колебаний (имеет ли одна категория колебания с большей амплитудой или частотой? Для этого можно использовать быстрое преобразование Фурье), самоаналогичность сигнала (автокорреляция). Затем посмотрите на среднее, медиану, стандартное отклонение, асимметрию и куртозис ваших сигналов.
После извлечения всех этих характеристик я постарался бы вычислить корреляции ваших характеристик с целевой переменной. Затем вы можете исключить переменные, которые не очень сильно коррелируют с вашей целевой переменной. На следующем этапе я бы взглянул на корреляции между вашими характеристиками и исключил переменные, которые сильно коррелируют, исключив ту переменную, которая меньше всего коррелирует с целевой переменной. Затем я бы использовал некоторые классические бинарные классификаторы, такие как дискриминантный анализ или логистическая регрессия.
Если вы увидите, что этот метод не приведет к достаточным результатам, то вам следует попробовать более сложные методы, такие как нейронные сети/деревья решений для извлеченных вами характеристик.
Лучший способ – записать показатели острого почечного отказа, которые сигнализируют о возникновении отказа. Пусть данные определяют результат классификации. Затем вы можете упорядочить входные характеристики данных и предсказать бинарную классификацию с точностью.
Ответ или решение
Подход к бинарной классификации с использованием временных рядов
При работе с временными рядами и задачами бинарной классификации, такими как определение острого повреждения почек (ОПП), очень важно правильно обработать данные для достижения точных предсказаний. В данной ситуации, у нас есть набор временных признаков, включающий диастолическое и систолическое артериальное давление, частоту сердечных сокращений, вариабельность RR и артериальное давление, собранные в течение 900 секунд операции.
Шаг 1: Визуализируйте данные
Начните с визуализации данных. Постройте графики временных рядов для каждого пациента и каждого показателя. Это поможет выявить потенциальные паттерны и аномалии. Обратите внимание на:
- Тренды: Наблюдается ли рост или спад в измерениях, и если да, то каков его характер (линейный, экспоненциальный)?
- Частоты колебаний: Есть ли у одной из категорий колебания с большей амплитудой или частотой? Для этого можно использовать Быстрое преобразование Фурье (БПФ).
- Самоподобие сигнала: Используйте автокорреляцию для анализа самоподобия временных рядов.
Шаг 2: Извлечение статистических характеристик
Измерьте и извлеките полезные статистические характеристики ваших сигналов, такие как:
- Среднее значение
- Медиана
- Стандартное отклонение
- Ассиметрия
- Куртозис
Эти метрики помогут дать представление о распределении и динамике данных по временным сигналам.
Шаг 3: Корреляционный анализ
Проанализируйте корреляцию между признаками и целевой переменной (флаг ОПП – 1(да) или 0(нет)). Отсеивайте признаки, имеющие низкую корреляцию с целевой переменной. Далее, проанализируйте корреляцию между самим набором признаков, устраняя избыточные переменные (выбирая менее коррелированные).
Шаг 4: Выбор алгоритма классификации
На этом этапе вы можете начать с применения классических алгоритмов бинарной классификации:
- Логистическая регрессия
- Дискриминантный анализ
Если результаты не удовлетворительны, рассмотрите возможность применения более сложных моделей, таких как:
- Деревья решений
- Случайные леса
- Нейронные сети
Эти алгоритмы могут обеспечить лучшие результаты благодаря их способности обрабатывать нелинейные зависимости в данных.
Шаг 5: Прогнозирование с использованием индикаторов ОПП
Более продвинутый подход заключается в записи индикаторов, указывающих на возникновение ОПП. Используйте метод последовательного ввода данных с "обратным взглядом", чтобы предугадать бинарную классификацию. Такой метод позволит учесть временную динамику признаков.
Заключение
Временные ряды, представляющие собой клинические параметры, могут служить мощным инструментом для бинарной классификации, если их правильно обработать. Начните с визуализации и анализа данных, выберите важные признаки и примените соответствующие алгоритмы машинного обучения. Весь процесс требует внимательного анализа и тестирования разных подходов для достижения высоких результатов в предсказании острого повреждения почек.
Такой структурированный подход не только улучшит ваши результаты в классификации, но и позволит вам лучше понять зависимость между временными рядами и исходами для пациентов.