Вопрос или проблема
Я новичок в машинном обучении и науке о данных. Мне бы очень хотелось получить совет на высоком уровне, как подойти к следующей задаче. Мне нужно предсказать, откажет ли двигатель, у меня есть датчик, который дает определенное значение в диапазоне от 1 до 4, так что запись может выглядеть следующим образом:
1243412312431444123123234234232423
Каждая запись состоит из 150 показаний. У меня есть несколько миллионов таких записей, но в произвольном порядке (т. е. база данных не содержит явных временных меток, хотя с помощью некоторых артефактов базы данных я могу сделать некоторые записи в порядке)
У меня есть 200 разных двигателей и метка “неисправен” и “активен” для каждого из них.
Так что я ищу предсказательную модель, которая может предсказать (или обнаружить) с использованием указанных данных, отказал двигатель или нет. Какие-нибудь советы?
Спасибо, Эден
Сначала вам нужно понять, что представляют собой эти записи. Что значит каждое число от датчика. Полезен ли или бесполезен порядок каждого числа. Затем вам нужно определить количество входных данных, которые у вас есть, и как сделать их более понятными. А потом вам нужно построить классификацию. Но в таком случае, думаю, она будет несбалансированной.
Первый быстрый подход, который я бы сделал, – протестировать с помощью pycaret некоторые базовые модели и попробовать несколько сценариев.
Затем я бы подготовил реальную модель, сначала решив проблему баланса.
Не торопитесь с ML или DL, потому что, если вы точно не знаете, какую проблему хотите решить, будет сложно.
Это хороший вызов. Если у вас есть больше данных для обмена, возможно, будет легче объяснить.
Удачного кодирования.
Вы знакомы с глубоким обучением? Если да, я бы посоветовал вам закодировать эти записи в формате one-hot и использовать двухмерную свёрточную нейронную сеть для предсказания. Поскольку это всего лишь числа, и нет возможности создать новые признаки, боюсь, что обычные методы машинного обучения не будут работать. А записи содержат только 4 уникальных значения, так что 2D-свёрточная сеть может справиться с этим. Рассматривайте их как изображение, и пусть нейронная сеть захватывает шаблоны и предсказывает результат.
Удачи, Эден.
Подход к задаче прогнозирования данных включает несколько систематических шагов:
Понять проблему: Ясно определите цель прогнозирования. Определите целевую переменную (например, продажи, температура) и ее связь с входными признаками. Поймите контекст, ограничения и желаемые результаты.
Сбор и исследование данных: Соберите соответствующие данные из надежных источников. Проведите разведочный анализ данных (EDA), чтобы выявить шаблоны, тенденции и аномалии. Визуализация и сводная статистика помогут понять взаимосвязи между переменными.
Предобработка данных: Очистите данные, обрабатывая пропущенные значения, удаляя дубликаты и устраняя выбросы. Нормализуйте или стандартизируйте числовые признаки и при необходимости закодируйте категориальные переменные.
Выбор и создание признаков: Определите наиболее релевантные признаки для прогнозирования и при необходимости создайте новые. Методы уменьшения размерности, такие как PCA, могут упростить сложные наборы данных.
Выбор и обучение моделей: Выберите подходящие модели машинного обучения (например, линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети) в зависимости от данных и типа проблемы. Разделите набор данных на обучающую, валидационную и тестовую части и обучите модели на обучающих данных.
Оценка и настройка: Используйте метрики, такие как RMSE, точность или F1 мера, чтобы оценить производительность модели. Оптимизируйте гиперпараметры для улучшения результатов.
Внедрение и мониторинг: Внедрите модель в реальной среде и следите за ее производительностью с течением времени, при необходимости обновляя.
Такой структурированный подход обеспечивает надежные и действенные прогнозы.
.
Ответ или решение
Безусловно, подход к проблеме предсказания данных требует структурированного и методичного подхода. Рассмотрим ваш прогнозирующий сценарий с учетом предоставленной информации о сенсорных показателях двигателей.
Формулирование задачи
Прежде всего, уточните цель предсказания — это определение вероятности отказа двигателя. Понимание контекста данных (например, значение сенсорных показателей от 1 до 4) критически важно для правильной интерпретации результатов.
Сбор и исследование данных
Имея данные из нескольких миллионов записей по 150 измерениям, проведите разведочный анализ данных (EDA), чтобы выявить закономерности и аномалии. Используйте визуализации и статистику, чтобы лучше понять взаимосвязи между переменными.
Предобработка данных
Определите и устраните пропуски, дубликаты и выбросы в данных. Переведите категориальные качества в числовой формат (например, через one-hot encoding), если это необходимо. Вы должны оценить, насколько порядок значений в каждой записи имеет значение.
Выбор и обработка признаков
Для успешного предсказания важен выбор релевантных признаков. Поскольку в вашем случае данные представляют собой последовательности чисел, важно учитывать извлечение временных признаков. Может быть полезным использование методов понижения размерности, таких как PCA, для упрощения сложных наборов данных.
Выбор и обучение моделей
Для обработки данных, подобных вашим, рассмотрите использование методов глубокого обучения, например, свёрточных нейронных сетей (2D-Convolutional NN). Эти сети могут распознавать сложные паттерны в данных. Однако для начала эксперимента, проанализируйте baseline методы машинного обучения, такие как Random Forest или Gradient Boosting.
Оценка и настройка
Квалифицируйте производительность моделей с использованием метрик, релевантных вашему случаю, таких как F1-score, учитывая, что перед вами задача классификации с возможной разбалансировкой классов. Проведите тщательную настройку гиперпараметров для повышения точности.
Внедрение и мониторинг
После обучения самой производительной модели, задействуйте ее в реальной работе. Важно периодически проверять ее эффективность и при необходимости обновлять.
Безусловно, каждая из этих стадий требует погружения в специфику данных и четкой постановки целей. Это позволит вам не только создать эффективную модель, но и реализовать устойчивый процесс предсказания, который будет приносить ценность вашему проекту. Удачи в ваших усилиях!