Вопрос или проблема
Я работаю с временными рядами, для которых намерен применить модель машинного обучения для обнаружения точек изменений в данных временных рядов.
Эти данные записываются с машин, и нам нужно предсказать, когда процесс завершится. Теперь мы знаем, когда процесс завершен (фактическое время завершения процесса), и нам нужно связать это с данными, которые мы записали с датчиков. Наша цель – построить модель, обученную на этих исторических данных, которая сможет предсказать время завершения процесса для будущих данных.
Теперь у меня вопрос: я знаю, что процесс завершается в 11:50, поэтому я создал целевую переменную, которая закодирована как 0 с самого начала, а затем 1 с 11:50. Эти данные я подал нейронным сетям для предсказания переменной. Правильно ли это? Существуют ли более сложные методы кодирования целевой переменной, чем просто ее маркировка как 1 после определенного временного штампа, так как это данные временных рядов, и моя цель – предсказать время завершения процесса для следующих данных с датчиков?
Это звучит как задача по супервазорному обнаружению точек изменений. Я считаю, что ваш подход с 0/1 фиктивной переменной вполне приемлем. В дополнение к подходу с нейронными сетями вы могли бы попробовать некоторые классификационные алгоритмы. Вам может быть полезен обзор по обнаружению точек изменений (Обзор методов обнаружения точек изменений во временных рядах), в котором предложены некоторые альтернативные классификаторы для этой задачи (см. подраздел “Супервизорные методы”).
Ответ или решение
Кодирование целевой переменной для обнаружения точек изменения в временных рядах
Обнаружение точек изменения во временных рядах является сложной задачей в области машинного обучения, особенно когда данные поступают от оборудования, и ваша цель состоит в том, чтобы предсказать момент завершения процесса на основе имеющихся временных рядов. Давайте рассмотрим ваш подход к кодированию целевой переменной и возможные улучшения.
Текущий подход
Ваше текущее решение заключается в создании целевой переменной, которая принимает значение 0 до момента завершения процесса (например, 11:50) и значение 1 после этого времени. Это простой и функциональный способ представления задачи как бинарной классификации, позволяющей нейронным сетям и другим алгоритмам машинного обучения понимать, когда происходит переход в состояние завершения процесса.
Преимущества текущего подхода
- Простота реализации: Кодирование целевой переменной как 0 и 1 позволяет легко использовать стандартные алгоритмы классификации.
- Четкая интерпретация: Модель обучается на четком сигнале — момент изменения состояния процесса.
Возможные улучшения
Несмотря на правильность вашего текущего подхода, есть несколько способов, которыми вы можете улучшить процесс кодирования и обучения модели:
-
Сигнальная информация: Вместо простого бинарного кодирования, вы можете рассмотреть вариант использования "кода приближения", который учитывает время до момента завершения. То есть вместо того, чтобы устанавливать 0 и 1, вы можете использовать значения, которые уменьшаются по мере приближения к моменту завершения. Это может помочь модели видеть временные зависимости и изменение состояния.
-
Классификация с многими классами: Если у вас есть дополнительные важные моменты в процессе, вы можете добавить больше классов (например, 0 — до 11:30, 1 — от 11:30 до 11:50, 2 — после 11:50). Это может помочь создавать более точные модели.
-
Распределение вероятностей: Вместо бинарной классификации, вы можете использовать подход, который выдает вероятностные оценки (например, вероятность того, что процесс завершится в течение следующего временного шага). Это может быть полезно для оценки неопределенности модели.
-
Использование LSTM или других рекуррентных моделей: Временные ряды имеют важные временные зависимости, и использование рекуррентных нейронных сетей (RNN), включая LSTM (долгая краткосрочная память) или GRU (объект грамматической ротации), может значительно улучшить качество предсказания, поскольку они могут учитывать зависимость данных во времени.
-
Обогащение данных: Если возможно, попробуйте извлечь дополнительные признаки из временных рядов, такие как скользящие средние, стандартные отклонения, и другие статистические характеристики, которые могут улучшить процесс обучения.
Заключение
Ваш подход к кодированию целевой переменной как 0 и 1 — это обоснованный старт для задачи обнаружения точек изменения. Однако существует множество более сложных методов, которые могут помочь вашему модели понять временные зависимости и предсказать завершение процесса более точно. Многие из этих методов требуют дополнительных вычислительных ресурсов и более тонкой настройки, но потенциально могут привести к значительному улучшению результатов. Рекомендуется протестировать несколько подходов и сравнить их производительность с использованием таких метрик, как точность, полнота и F1-мера.
Следует также обратиться к дополнительным исследованиям в области обнаружения точек изменения, например, к обзору методов для обнаружения точек изменения во временных рядах, который вы упомянули.