Вопрос или проблема
У меня есть многомерные временные ряды. Каждый образец имеет признаки от f0 до f100, с 24 временными шагами. Что-то вроде этого:
По оси x находятся 24 временных шага, а по оси y – 100 признаков. Задача состоит в том, что у каждого образца есть неопределенное количество признаков внизу, которые все равны nan.
Это задача классификации, где образцы в данном классе могут иметь переменные размеры, как это. Они в одном классе, потому что, когда их изображают в виде тепловой карты, более крупные образцы выглядят похоже на меньшие. Что-то вроде этого:
Пожалуйста, укажите мне направление к подходу глубокого обучения с использованием RNN или LSTM, который может справиться с этой проблемой. Возможно, есть разумный подход к маскированию значений nan и при этом извлечению релевантных признаков для класса, где входные данные могут варьироваться подобным образом.
Ответ или решение
Подход к класификации многомерных временных рядов с переменным количеством входных данных
Введение
Вы имеете дело с задачей классификации многомерных временных рядов, где каждый образец содержит 100 признаков и состоит из 24 временных шагов. Однако, в вашем наборе данных присутствуют пропущенные значения (NaN), которые могут затруднить анализ. Ниже описан комплексный подход к решению этой проблемы с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN) или LSTM.
1. Предобработка данных
Перед тем как использовать нейронные сети, важно правильно подготовить данные.
-
Заполнение NaN значений: Существует несколько подходов к обработке пропущенных данных:
- Заполнение медианой/средним: Отображение тех значений, которые не являются NaN. Это особенно полезно, если данные не имеют значительных выбросов.
- Интерполяция: Интерполяция между соседними значениями может помочь заполнить пропуски, сохраняя тем самым временную последовательность.
- Маскирование: Вместо заполнения значений, можно создать маску, которая показывает, какие значения пришли от правильных признаков, а какие – от NaN. Это позволит сети игнорировать пропуски во время обучения.
-
Нормализация: Нормализуйте ваши данные, чтобы улучшить сходимость модели. Это можно сделать, например, с помощью стандартного масштабирования (StandardScaler) или Min-Max нормализации.
2. Архитектура модели
Для решения данной задачи можно использовать архитектуру на основе LSTM:
-
Входной слой: Сформируйте входной слой, который принимает данные в виде трехмерного тензора [батч, временные шаги, признаки]. Если у вас имеется маска, дополните входной тензор соответствующей размерностью.
-
Слоi LSTM: Используйте несколько слоёв LSTM для извлечения временных зависимостей. Для повышенной производительности можно использовать
return_sequences=Trueв промежуточных слоях, чтобы передавать всю последовательность на следующий уровень. -
Слой внимания (опционально): В зависимости от задачи может быть полезным добавить слой внимания, чтобы фокусироваться на определенных временных шагах и признаках, что может улучшить понимание контекста.
-
Полносвязный слой: В конце добавьте полносвязный слой с активацией softmax (или sigmoid, в зависимости от ваших классов), чтобы получить класс на выходе.
3. Компиляция и обучение модели
-
Функция потерь: Используйте категориальную кросс-энтропию для многоклассовой классификации, если у вас несколько классов.
-
Оптимизатор: Adam является популярным оптимизатором, который хорошо работает с LSTM.
-
Обучение: Разделите данные на обучающую и тестовую выборки. При обучении используйте раннее остановку (Early Stopping), чтобы избежать переобучения.
4. Оценка результатов
После обучения модели проведите оценку на тестовой выборке, используя метрики, такие как точность (accuracy), F1-мера и матрица путаницы.
5. Дополнительные советы
-
Тестирование различных гиперпараметров: Изменение количества слоев, единиц LSTM и скорости обучения может существенно повлиять на производительность.
-
Использование предобученных моделей: Если имеются доступные предобученные модели для временных рядов, возможно, стоит рассмотреть возможность дообучения на ваших данных.
Заключение
С таким подходом можно эффективно управлять многомерными временными рядами с переменным количеством входных данных и пропущенными значениями, научив модель классифицировать их, даже несмотря на вызовы, связанные с ненадежными данными.