Вопрос или проблема
У меня есть задача классификации, но она отличается от обычной. Я должен предоставить 3 вывода (каждый из которых равен 0 или 1) для каждого входа из 3 временных шагов и 10 признаков. Какую архитектуру модели или подход использовать в таком типе задачи?
- Я предсказываю для каждого временного шага, разделяя наблюдения?
- Я предсказываю для каждого временного шага и для следующего временного шага также использую предыдущий временной шаг?
- Я устанавливаю выходные единицы равными 3 и обучаю модель предсказывать три значения для 3 временных шагов?
Что касается нейронных сетей, и предполагая, что ваш вывод основан на трех предыдущих временных шагах, два возможных варианта могут быть:
- Подход с моделью CNN с входом (3,10,1) и вашим желаемым выводом.
- LSTM, где вы используете три ячейки и 10 признаков в качестве входных данных для каждого временного шага и получаете нужные классы в конце (не знаю, сработает ли это правильно, возможно, это слишком мало, в зависимости от вашей задачи).
- Как в вашем вопросе 1, вы предлагаете, что можно использовать DNN с входом одного из ваших предыдущих временных шагов, но я не думаю, что это будет лучшим подходом.
Если вы предоставите больше деталей (например, пример вашего набора данных), мы сможем помочь вам с более конкретными ответами.
Как мне предсказать класс для каждого временного шага, используя информацию из предыдущих временных шагов?
Это задача временных рядов. Существует множество подходов, которые вы можете использовать. Простой модель на основе ARIMA, используйте Prophet от Facebook или какой-то вид RNN (возможно, это будет какая-то вариация LSTM), чтобы назвать лишь некоторые.
Удачи!
Ответ или решение
Как предсказать класс для каждого временного шага, используя информацию из предыдущих временных шагов
Ваша задача заключается в решении классификационной проблемы, где требуется предсказывать три бинарных значения (0 или 1) для каждого временного шага, принимая во внимание три предыдущих временных шага и десять признаков. Для решения такой задачи необходимо использовать архитектуры моделей, способные обрабатывать временные зависимости.
Выбор архитектуры модели
Для того чтобы эффективно предсказывать классы на основе временных шагов, вы можете рассмотреть несколько подходов:
-
Рекуррентные нейронные сети (RNN): Специально разработанные для работы с последовательными данными, такие сети, как LSTM (Long Short-Term Memory) или GRU (Gated Recurrent Unit), могут быть отличным выбором. Вот основные шаги реализации:
- Входные данные: Подготовьте данные в формате (количество образцов, 3, 10), где 3 – это количество временных шагов, а 10 – количество признаков.
- Архитектура: Используйте несколько ячеек LSTM, чтобы обработать последовательности и извлечь временные зависимости, а затем добавить полносвязный слой, который будет возвращать 3 бинарных значения.
-
Сверточные нейронные сети (CNN): Хотя они чаще применяются для обработки изображений, их можно адаптировать для временных рядов. Конволюционные слои могут помочь выделить локальные зависимости в данных.
- Конструкция: Ваша модель может иметь вход размером (3, 10, 1), где последовательно проходят сверточные и пулинговые слои, а затем последует полносвязный слой, который возвращает необходимые классы.
-
Комбинированные подходы: Можно также рассмотреть гипотезу об использовании комбинации CNN и LSTM, что позволит модели сначала обучаться на локальных признаках, а затем использовать их для извлечения временных зависимостей в последовательности.
Подход к предсказанию
Отвечая на ваши вопросы:
-
Отдельные предсказания для каждого временного шага: Это не самый оптимальный подход, так как временные зависимости между шагами не будут учтены. Лучше использовать информацию из предыдущих шагов для улучшения предсказания.
-
Использование предыдущих временных шагов для предсказания следующего: Это правильный подход. Важно, чтобы ваша модель учитывала информацию из всех трех предыдущих временных шагов для того, чтобы лучше понять временные зависимости и паттерны в данных.
-
Вывод 3 единиц на выходе: Этот метод также целесообразен. Вы можете обучить модель выводить три значения для каждого временного шага, используя соответствующие функции потерь для бинарной классификации. Например, используйте
sigmoidактивацию на выходном слое для каждого из трех классов иbinary_crossentropyв качестве функции потерь.
Конечные рекомендации
Чтобы выбрать наилучший подход, вы можете провести несколько экспериментов с вышеописанными архитектурами. Начните с простых моделей, таких как LSTM, и по мере накопления данных проводите их оптимизацию и настройку.
Убедитесь, что вы корректно обрабатываете данные, включая нормализацию или стандартизацию, чтобы улучшить качество предсказаний. Не забудьте использовать метод кросс-валидации для оценки производительности модели, а также для предотвращения переобучения.
Если у вас есть более конкретные возникающие вопросы или примеры данных, пожалуйста, предоставьте их, и я смогу предложить более целенаправленные рекомендации.