Вопрос или проблема
У меня есть коллекция данных временных рядов с точками данных, охватывающими примерно 2 года ежедневных данных. Я подумываю о способе увеличения числа данных в ней, чтобы нейронная сеть лучше понимала колебания в данных. Я предлагаю гипотезу, в которой пытаюсь кластеризовать похожие данные временных рядов, следуя аналогичному распределению, чтобы увеличить количество данных, подаваемых в нейронную сеть. Является ли это правильным подходом к проблеме? Если да, то на каком основании я объединяю эти аналогичные данные, чтобы передать их в нейронную сеть/модель?
Объединение значений обычно называется квантованием или бинированием. Бинирование увеличивает отношение сигнал/шум в данных.
Как правило, данные временных рядов группируются по времени (также называемому агрегацией). Например, агрегация всех значений за определённый период дней в одно значение за месяц.
Ответ или решение
Комбинирование данных с аналогичным распределением является важной задачей в аналитике временных рядов, особенно при работе с нейронными сетями. Данный подход может помочь улучшить качество обучения моделей и повысить их предсказательную способность. Предложенная вами гипотеза, связанная с кластеризацией временных рядов, действительно может оказаться эффективной.
Шаг 1: Определение критериев кластеризации данных
Для начала важно определить, какие характеристики временных рядов будут служить основой для группировки. Это может включать:
-
Статистические характеристики: Среднее значение, стандартное отклонение, медиана и другие показатели, которые помогают понять распределение данных.
-
Автокорреляция: Изучение зависимости текущих значений от предыдущих. Это даст представление о периодичности и цикличности данных.
-
Форма распределения: Использование методов, таких как тест Шапиро-Уилка или тест Колмогорова-Смирнова, для проверки на нормальность данных.
-
Временные характеристики: Данные могут быть сгруппированы по сезонам, месяцам или неделям, если это имеет смысл для вашей задачи.
Шаг 2: Кластеризация временных рядов
После определения критериев можно переходить к кластеризации данных. Рассмотрите следующие алгоритмы:
-
K-means: Простой и быстрый метод, который хорошо работает при наличии четко выраженных кластеров.
-
Hierarchical Clustering: Подходит для ситуации, когда необходимо построить иерархическую структуру кластеров.
-
DBSCAN: Этот метод основан на плотности и позволяет находить кластеры произвольной формы, что полезно, если данные имеют аномалии.
-
Спектральная кластеризация: Хорошо подходит для сложных структур данных.
Шаг 3: Объединение данных
После того как вы определили кластеры, важно решить, как именно объединять данные в рамках каждого кластера:
-
Средние значения: Среднее значение для каждого временного ряда в кластере может помочь создать «синтетический ряд» для обучения модели.
-
Медиана: Использование медианы может быть более устойчивым к выбросам и аномалиям.
-
Усредненные временные ряды: Для создания нового временного ряда можно использовать подходы временного выравнивания.
-
Генерация синтетических данных: Рассмотрите методы, такие как SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), для генерации новых данных на основе существующих.
Шаг 4: Подготовка данных для нейронной сети
После объединения необходимо привести данные к формату, удобному для подачи в нейронные сети. Это включает:
-
Нормализация данных: Приведение значений к диапазону (например, от 0 до 1) для более устойчивого обучения.
-
Разделение на обучающую и тестовую выборки: Это критически важно для объективной оценки производительности модели.
-
Формирование окон: Работа с временными рядами предполагает использование окон (например, последовательность из 30 дней) для предсказания следующего значения.
Заключение
Ваш подход к кластеризации временных рядов с целью повышения объема данных для нейронной сети имеет обоснование. Правильный выбор критериев кластеризации и методов объединения позволит создать качественный набор данных, который поможет нейронной сети лучше понимать динамику и тренды данных. Удачи в вашей работе!