Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, который выглядит следующим образом:
timestamp sensor1 sensor2 sensor3 sensor4 sensor5 action
1 0.05 0.04 0.10 0.39 0.59 A1
2 0.25 0.14 0.11 0.34 0.59 A2
3 0.15 0.34 0.13 0.36 0.59 A3
.......
Поскольку у меня есть наблюдения (sensor1-sensor5) и соответствующие метки (A1, A2, A3 и т.д.) для каждой временной метки, я хочу провести контролируемое обучение, используя скрытую модель Маркова.
Какую библиотеку я могу использовать для изучения распределения наблюдений и параметров HMM? Спасибо!
P.S.: Я уже просмотрел hmmlearn, но похоже, что она предназначена только для неконтролируемого обучения.
Библиотека pomegranate (https://github.com/jmschrei/pomegranate) реализует HMM с моделью гауссовских смесей. Пример HMM выглядит следующим образом:
from pomegranate import *
dists = [NormalDistribution(5, 1), NormalDistribution(1, 7), NormalDistribution(8,2)]
trans_mat = numpy.array([[0.7, 0.3, 0.0],
[0.0, 0.8, 0.2],
[0.0, 0.0, 0.9]])
starts = numpy.array([1.0, 0.0, 0.0])
ends = numpy.array([0.0, 0.0, 0.1])
model = HiddenMarkovModel.from_matrix(trans_mat, dists, starts, ends)
Ответ или решение
Для выполнения задач supervised learning с использованием скрытой модели Маркова (HMM) в Python, вы можете рассмотреть несколько библиотек, но особенно стоит обратить внимание на библиотеку pomegranate. Эта библиотека поддерживает как HMM с нормальным распределением, так и HMM с моделью гауссовых смесей, что дает возможность адаптировать модель в зависимости от ваших данных.
Библиотека Pomegranate
pomegranate — это мощная библиотека для вероятностного программирования в Python, позволяющая строить и использовать модели скрытых Марковских процессов. Она предлагает пользователю более гибкий подход к созданию и обучению HMM по сравнению с другими библиотеками. Например, вы можете задать различные распределения, такие как нормальное или многомерное нормальное, для определения вероятности наблюдений.
Вот краткий пример, как можно использовать pomegranate для создания HMM:
from pomegranate import *
# Определение нормальных распределений для состояний
dists = [NormalDistribution(5, 1), NormalDistribution(1, 7), NormalDistribution(8, 2)]
# Матрица переходов
trans_mat = numpy.array([[0.7, 0.3, 0.0],
[0.0, 0.8, 0.2],
[0.0, 0.0, 0.9]])
# Начальные и конечные вероятности
starts = numpy.array([1.0, 0.0, 0.0])
ends = numpy.array([0.0, 0.0, 0.1])
# Создание модели скрытого Маркова
model = HiddenMarkovModel.from_matrix(trans_mat, dists, starts, ends)Подход к задачи
Для вашего случая, когда у вас есть данные с датой и временем, сенсорами и метками действий, вам необходимо сначала предобработать данные. Вы должны определить, какие сensor данные представляют наблюдения, а метки действий — это ваши скрытые состояния. В вашем случае метки (A1, A2, A3 и т. д.) могут быть интерпретированы как различные состояния в HMM, а сенсоры как наблюдаемые данные.
После установки pomegranate, вы можете использовать следующие шаги для обучения вашей модели:
-
Предобработка данных: Необходимо преобразовать данные в формат, который будет использоваться для создания HMM. Вы можете использовать технику кодирования (например, one-hot encoding для меток), чтобы представить их подходящим образом.
-
Создание и обучение HMM: Вы создаете модель с нужными параметрами и обучаете её на вашем датасете. Для этого в pomegranate есть простой интерфейс обучения.
-
Оценка модели: После обучения модели, вам нужно будет оценить её, используя метрики (например, accuracy, F1 score и т. д.) в зависимости от вашей задачи.
Заключение
Таким образом, для решения задачи supervised learning с использованием HMM и предоставленных вами данных, библиотека pomegranate будет наиболее подходящим выбором. Она предоставляет гибкие инструменты для создания и обучения моделей, что может значительно упростить вашу работу. Удачи в построении модели!