Вопрос или проблема
Я пытаюсь предсказать значения в столбце ёмкости, однако каждая точка данных состоит из нескольких данных.
Каждая точка данных представляет данные цикла. Каждый цикл имеет емкость. Каждый цикл работает в течение некоторого времени, и в этот период собираются данные, от которых зависит ёмкость.
Я попробовал распаковать набор данных и скопировать значения ёмкости в каждую строку, но это не должно быть так, потому что каждой строке будет предсказана разная ёмкость. Есть ли способ обучить такой набор данных?
Если ваши списки имеют фиксированный размер, вы можете разделить их на разные столбцы, например, load1, load2 и т.д. Если это не так, вам нужно определить некоторые статистические показатели для циклов, такие как средняя нагрузка, максимальная нагрузка, минимальная нагрузка и т.д.
В чем разница между разными строками. В дополнение к ответу Никиты, вам может потребоваться учесть временные корреляции.
Ответ или решение
Для того чтобы обучить модель на данных, где каждое наблюдение содержит несколько связанных наборов данных, необходимо учитывать временные и структурные аспекты данных. Ваши циклы содержат различные параметры, которые могут влиять на предсказание емкости. Вот подробный подход к решению вашей задачи:
1. Структурирование данных
Анализ структуры данных: Прежде всего, важно понять, как именно организованы ваши данные. Если каждое циклическое наблюдение включает временные ряды или последовательные измерения, рассмотрите возможность их разбиения на более простые структуры.
a. Временные ряды
Если ваши данные имеют фиксированное количество измерений, вы можете выделить каждое измерение в отдельный столбец, например: load1, load2, load3 и так далее. Это поможет вам использовать стандартные модели регрессии или классификации, такие как линейная регрессия, дерево решений или нейронные сети.
b. Множественные переменные
Если количество измерений варьируется, можно рассмотреть вычисление статистик для каждого цикла, которые способны обобщить данные, например: среднее значение нагрузки, максимальная и минимальная нагрузки, стандартное отклонение и т.д. Эти новые переменные могут быть использованы как входные признаки для вашей модели.
2. Учет временных зависимостей
Если ваши данные имеют временные зависимости (например, разные измерения в разные моменты времени), то важно учитывать порядок данных. Для этого вы можете:
- Использовать рекуррентные нейронные сети (RNN) или LSTM, которые могут обрабатывать последовательные данные.
- Создать временные окна, в которых будете агрегировать данные по циклам в зависимости от времени, что позволит включить вводный контекст.
3. Создание целевой переменной
Поскольку каждое наблюдение имеет свою собственную емкость, а зависимости между измерениями могут различаться, важно правильно организовать целевую переменную. Вместо того чтобы дублировать емкость на каждом этапе, рассмотреть возможность предсказания в соответствии с временными шагами. Это можно сделать с помощью:
- Долгосрочного обучения (например, предсказание емкости в конце цикла на основе всех данных, собранных в его процессе).
- Установки меток емкости только для финального значений по каждому циклу.
4. Обучение модели
Собранные данные можно разбить на обучающую и тестовую выборки. После этого вы можете применить выбранную модель и обучить ее на подготовленных данных:
- Регрессия: Если ваша целевая переменная (емкость) непрерывная, используйте подходящие модели для регрессии.
- Кросс-валидация: Не забудьте использовать кросс-валидацию для повышения устойчивости вашей модели и предотвращения переобучения.
5. Оценка и доработка модели
После обучения модели вам необходимо оценить её качество, применяя метрики, такие как RMSE (среднеквадратическая ошибка), MAE (средняя абсолютная ошибка) и другие адекватные метрики согласно ваших бизнес-целям. В зависимости от полученных результатов, следует рассмотреть дополнительные доработки модели, например:
- Подбор гиперпараметров.
- Введение новых характеристик.
- Удаление шумовых данных.
Заключение
Изучение циклических данных с несколькими зависимыми признаками требует внимательного учета как структуры данных, так и их временных характеристик. Проработав этапы предобработки, выбора характеристик и методов обучения, вы сможете эффективно предсказывать емкость на основе доступной информации.