Вопрос или проблема
Я пытаюсь создать модель для определения времени прибытия отправленного продукта в пункт назначения. Существуют несколько этапов, через которые проходит доставка, поэтому это не просто время в пути от точки А до точки Б. Моя первая модель рассматривает статус продукта на первом этапе и использует среднее время доставки для этого продукта, чтобы предсказать количество минут после первого этапа, когда продукт будет доставлен.
Я хочу сделать другую модель, которая дает более непрерывный прогноз, учитывающий, сколько времени доставка была на определенном этапе. Например, если большинство доставок завершаются на первом этапе через 15 минут, а прошло 10 минут, модель должна учитывать это в ETA.
Как мне подойти к этому? Я могу ввести количество минут, которое прошла на этапе, в качестве входных данных, но, похоже, я могу собрать огромное количество данных для каждого примера.
Извините, если это не совсем ясный вопрос.
Если я правильно понимаю (не уверен), то мне кажется, что вам не нужна модель, которая может предсказать в любое время, вам просто нужно:
- модель, которая предсказывает ETA на любом этапе, основываясь на информации о предыдущих этапах. Самый простой способ сделать это, вероятно, – обучить отдельную модель для каждого этапа, так как количество этапов фиксировано.
- Затем между двумя этапами ETA можно обновлять детерминированным образом: если последний этап был завершен в момент $t$ и предсказанный ETA составлял 10 минут, то в момент $t’$ ETA будет просто 10 минут – $(t’-t)$.
Часто имеет смысл начать с упрощения задачи. В вашем случае вы могли бы рассмотреть это как задачу регрессии – общее время от отправки до прибытия на основе всех доступных признаков. Моделирование таким образом намеренно не учитывает последовательные этапы.
Затем начните добавлять сложность. Более сложное моделирование будет использовать условную вероятность на основе состояния, например, вероятностная графическая модель (PGM). PGMs значительно сложнее подстраивать по сравнению с линейной регрессией. Приросты в производительности могут не стоить дополнительной сложности моделирования.
Ответ или решение
Постоянное оценочное время прибытия (ETA) для моделей доставки
Введение
Создание эффективной модели для предсказания времени прибытия (ETA) товара в условиях многопроцессного выполнения доставки – задача, требующая комплексного подхода. Ваша идея о построении модели, которая бы учитывала, как долго товар находится на каждом этапе доставки, имеет большие перспективы. В данном ответе представлю структуру, как можно подойти к разработке такой модели.
Понимание этапов процесса доставки
Доставка товара может включать несколько этапов, например:
- Упаковка товара
- Транспортировка до склада
- Транспортировка от склада до конечного адресата
Каждый из этих этапов имеет свои временные характеристики. Чтобы модель могла давать непрерывные предсказания ETA, важно учитывать как ваше текущее время на этапе, так и данные о предыдущих отправках.
Подход к построению модели ETA
-
Сбор данных: Первоначально необходимо собрать обширные данные о предыдущих доставках. Это включает:
- Среднее время, проведенное на каждом этапе
- Время, проведенное на каждом этапе для конкретного типа товара
- Атрибуты, влияющие на временные задержки (например, погода, трафик и т.д.)
-
Регрессионный анализ: Для упрощенной модели можно использовать регрессионный анализ. Это поможет вам получить общее ETA, игнорируя последовательные шаги. Вы можете начать с линейной регрессии для изучения взаимосвязей между характеристиками отправки и временем доставки.
-
Модели для каждого этапа: Создайте отдельные модели для предсказания ETA на каждом отдельном этапе. Это упростит процесс и сделает модели более управляемыми, поскольку каждая модель будет учитывать лишь данные, специфичные для данного этапа.
-
Учет времени на каждом этапе: Ваша идея о том, что модель должна учитывать, сколько времени товар провел на текущем этапе, может быть реализована следующим образом:
- Примените формулу обновления ETA: если предсказанное ETA с последнего этапа составляет 10 минут, а прошло 5 минут, то ETA обновляется до 5 минут.
-
Улучшение точности с помощью вероятностных графических моделей (PGM): После того как простые модели будут реализованы, можно усложнить их с помощью вероятностных графических моделей, которые могут указать на взаимосвязи между разными этапами и факторами. Однако стоит быть осторожным: сложность моделей не всегда приводит к улучшению точности предсказаний.
-
Валидация модели: Не забудьте провести валидацию созданной модели с использованием тестовых наборов данных. Это поможет убедиться, что ваша модель работает корректно и может адаптироваться к новым данным.
Заключение
Эволюция от простой предсказательной модели к более сложным реализациям потребует времени и тщательного анализа. Разделение задачи на этапы и выбор правильных методов моделирования обеспечит более надежные и точные предсказания ETA на всех стадиях доставки. Удачи в вашем проекте, и оставайтесь открытыми к новым подходам и технологиям, которые могут помочь оптимизировать процесс доставки.