Вопрос или проблема
-
У меня есть данные о многих автомобилях за время (несколько лет на каждый автомобиль)
-
Я планирую создать модель для всех автомобилей вместе (не одну модель на каждый автомобиль).
-
Хочу ли я нормализовать (привести к стандартному виду) данные по каждому автомобилю или для всех автомобилей вместе?
например
Если мои данные выглядят так, с множеством наблюдений в одно и то же время для разных автомобилей, хочу ли я нормализовать температуру двигателя для всех автомобилей или для каждого автомобиля?
Автомобили имеют схожие характеристики, но у них будут немного разные средние/максимальные значения.
Я беспокоюсь, что нормализация по автомобилю означает, что одни и те же значения для автомобиля, например, 60 градусов, будут иметь разные значения? Это может указывать на то, что лучше нормализовать все автомобили вместе.
Но с другой стороны, я переживаю, что стабильные состояния (когда автомобиль включен, но не движется, когда автомобиль на максимальной скорости и т.д.) различаются по автомобилям, поэтому лучше нормализовать индивидуально, чтобы каждый автомобиль был сопоставимым?
Есть идеи?
Ответ или решение
Масштабирование временных рядов данных: По отдельным автомобилям или в сочетании?
Вопрос о том, как масштабировать временные ряды данных, особенно в контексте автомобилей, является ключевым для создания эффективной модели. Ваши данные включают в себя информацию о множестве автомобилей за несколько лет, и, чтобы оптимально подойти к данной задаче, необходимо учесть несколько факторов.
1. Цель и контекст модели
Вы собираетесь создать модель, которая будет работать для всех автомобилей одновременно. Это означает, что ваша модель будет нацелена на выявление общих закономерностей и трендов, которые могут быть полезны для предсказаний. Поэтому важно разработать подход к масштабированию данных, который наилучшим образом отражает эту цель.
2. Масштабирование по отдельным автомобилям
Масштабирование по каждому автомобилю (нормализация или стандартизация) позволит вам учитывать индивидуальные характеристики каждого автомобиля. Например, такие параметры, как температура двигателя, могут варьироваться от автомобиля к автомобилю, что приводит к различиям в средних значениях и максимумах.
Преимущества:
- Учет индивидуальных различий: каждом автомобилю будут присвоены масштабы, соответствующие его собственным характеристикам.
- Более точное сравнение состояний одного и того же автомобиля в разные временные промежутки.
Недостатки:
- Сравнение между автомобилями может быть затруднено, так как одно и то же значение, например, 60 градусов, будет иметь разные значения после масштабирования.
- Модель может не выявить общие паттерны, так как индивидуальные масштабы лишат вас возможности анализировать данные в агрегированном виде.
3. Масштабирование для всех автомобилей в совокупности
Второй подход заключается в масштабировании всех данных в совокупности. В этом случае вы рассчитываете параметры нормализации или стандартизации исходя из всех автомобилей и всех наблюдений.
Преимущества:
- Сравнительные анализы: одно и то же значение температуры будет представлено одинаково для всех автомобилей, что упрощает сравнение и интерпретацию данных.
- Модель будет лучше выявлять общие тренды и характерные закономерности, которые могут быть актуальны для всех автомобилей в совокупности.
Недостатки:
- Потенциальное игнорирование индивидуальных различий между автомобилями, что может привести к потере информации об их уникальных характеристиках.
- В случае значительных различий в масштабах отдельных автомобилей, общие параметры могут искажать картину.
4. Рекомендации по выбору метода масштабирования
На основании вышеизложенного, рекомендуется следующее:
- Анализ данных: Прежде чем принимать решение, выполните предварительный анализ ваших данных. Определите, насколько значительны различия между автомобилями и являются ли эти различия критичными для вашей модели.
- Экспериментируйте с обоими методами: Постройте предварительные модели, используя оба подхода к масштабированию. Это позволит вам сравнить качество предсказаний и быстродействие моделей.
- Используйте смешанный подход: Рассмотрите возможность применения комбинированного подхода, где вы можете масштабировать данные по группам автомобилей с похожими характеристиками, оставляя возможность выявления специфических трендов.
Заключение
Масштабирование временных рядов данных является важным шагом в создании модели для анализа автомобилей. Учитывая вашу цель — объединение данных всех автомобилей — лучше подойдет масштабирование в совокупности. Тем не менее, важно не игнорировать индивидуальные особенности, которые могут существенно влиять на результаты. Экспериментирование и предварительный анализ данных помогут вам определиться с наиболее адекватной стратегией для вашего конкретного случая.