Вопрос или проблема
У меня есть набор данных (IoT носимый набор данных), состоящий из временных рядов и целочисленных данных; цель моей задачи — использовать набор данных для классификации. Хотя текущие библиотеки в sktime принимают многомерные временные ряды в качестве входных данных, я не считаю, что они принимают целочисленные данные. Какой будет наилучшая практика в этом случае? В настоящее время я рассматриваю возможность преобразования временных рядов целочисленных данных путем повторения целочисленного значения столько же раз, сколько и другие многомерные входные данные, а затем применения случайного шума к произведенным целочисленным данным, которые я преобразовал в временные ряды. Может ли кто-то прокомментировать, является ли это подходящим методом или существуют другие, более подходящие способы подойти к этой проблеме? Заранее спасибо.
Вам нужно два каркаса: для временных рядов используйте LSTM/GRU, а для не временных рядов используйте 1D CNN или линейные слои. Когда вы получите конечные эмбеддинги из обоих, объедините эмбеддинги и, наконец, подайте их в слой классификации.
Ответ или решение
Для решения задачи классификации данных, содержащих как временные ряды, так и целочисленные данные, необходимо объединить эти два типа данных для оптимального использования в модели машинного обучения.
Анализ задачи
Проблема состоит в том, что некоторые библиотеки, например sktime, могут не поддерживать обработку целочисленных данных вместе с временными рядами. В настоящем использовании IoT-устройств, комбинированные данные — распространенный случай, и подход к их обработке должен быть адекватным и эффективным.
Методология объединения данных
-
Подготовка данных
- Временные ряды: Используйте LSTM (Long Short-Term Memory) или GRU (Gated Recurrent Units) для обработки временных данных. Эти рекуррентные нейронные сети эффективно захватывают временные зависимости.
- Целочисленные данные: Рассмотрите использование 1D CNN или полносвязных слоев для извлечения признаков из целочисленных данных. Это поможет в выделении уникальных черт, которые могут быть полезны для классификации.
-
Конкатенация признаков
- После получения выходных данных из LSTM/GRU и CNN/линейных слоев, объедините (конкатенируйте) выходные векторы признаков. Это позволит иметь на входе классификатора полное представление о данных.
-
Классификация
- На последнем этапе используйте полносвязный слой для выполнения классификации. Унифицированные векторы признаков послужат входом для этой модели.
Рекомендации
Использование искусственного шума для целочисленных данных временных рядов, как вы предположили, может привести к нежелательной изменчивости и исказить обучающую модель. Лучше внедрять каждую категорию данных в модель через специализированный машинного обучения алгоритм, разработанный для работы с такими типами данных.
Заключение
Следуя вышеописанному подходу, вы обеспечите интегрированный анализ данных, получив мощный инструмент для работы с комбинированными временными и не временными входными данными. Вышеописанная методология позволяет извлечь максимальную пользу из каждого типа данных, что закрывает значительный разрыв между теорией и практическим подходом, удовлетворяя требования современных методов анализа в области машинного обучения.
SEO и Наследие
Чтобы ваше решение стало легко обнаруживаемым и достойным доверия, используйте ключевые слова как "IoT", "временной ряд", "LSTM", "встраивание данных", и "интеграция данных". Такие термины привлекут больше внимания к вашему ответу и подтвердят его полезность в приложении к различным сценариям работы с данными.