Вопрос или проблема
Я пытаюсь построить предсказательную модель на основе прошлых исторических данных. У меня есть информация о конкретных сбоях машин на основе данных за прошлый год. У меня есть данные за некоторые месяцы 2016 года и с января по ноябрь 2017 года. Я пытаюсь предсказать, произойдет ли сбой машины в декабре. Я прикрепил прошлые исторические данные на основе преобразований, которые я выполнил. Я застрял на этапе, как построить модель для определения, потребует ли машина ремонта или замены в следующем месяце.
Мне нужно построить классификационную модель, которая будет определять, произойдет ли сбой машины. Я не понимаю, как преобразовать несколько строк в одну запись для каждой машины. Нужно ли создавать категориальные переменные для дня и месяца? Как мне представить данные каждого датчика в виде столбца? В основном, необходимо рассмотреть правильный способ представления данных, чтобы упростить классификацию для предсказания на следующий месяц.
Любая помощь будет очень полезна dataset.csv
train.csv
train.csv содержит данные за 1 месяц декабря для машин, которые уже предсказаны. Целевая колонка — предсказать, требуется ли машине в декабре ремонт или замена, или проблем нет.
По сути, вы хотите переместить вашу переменную результата на 1, то есть поместить результат декабря в ноябрь. Таким образом, вы утверждаете, что значения в текущем месяце (ноябре) вызвали результат следующего месяца (декабря). Что касается обработки ваших данных, это полностью зависит от вашей среды / программного обеспечения, используемого для анализа, однако они выглядят неплохо в текущем виде.
Ответ или решение
Конечно! Давайте разберемся по порядку и создадим план для построения модели предсказания отказов оборудования на основе имеющихся исторических данных.
Этапы работы
-
Предварительная обработка данных:
- Основная задача заключается в преобразовании ваших данных так, чтобы каждая запись представляла собой один экземпляр с характеристиками за месяц (например, ноябрь).
- Вам потребуется "сместить" целевую переменную на один месяц вперед, то есть, результат за декабрь необходимо перенести к записи ноября. Это означает, что вы будете предполагать, что значения датчиков и других переменных за ноябрь способствовали отказу в декабре.
-
Преобразование и агрегация данных:
- Возьмите все данные за ноябрь и агрегируйте их для каждой машины. Например:
- Используйте средние, максимальные и минимальные значения для показателей датчиков.
- Заканчивайте суммированием и подсчетом количества ошибок (если это применимо) за месяц.
- Создайте дополнительные категориальные переменные для "дня" и "месяца", если это имеет значение для ваших данных (например, в зависимости от использования машины, сезонных колебаний и пр.).
- Возьмите все данные за ноябрь и агрегируйте их для каждой машины. Например:
-
Кодирование категориальных переменных:
- Если у вас есть категориальные переменные (например, типы машин, условия эксплуатации), используйте методы кодирования, такие как One-Hot Encoding или Label Encoding, чтобы преобразовать их в числовой формат.
-
Выбор признаков:
- Проведите отбор значимых признаков. Возможно, некоторые датчики влияют на работу оборудования больше, чем другие.
- Используйте методы выбора признаков, такие как алгоритмы на основе деревьев решений или метод Lasso.
-
Разделение на обучающую и тестовую выборку:
- После того как вы подготовите данные, разделите их на обучающую и тестовую выборки. Обычно используют 70-80% данных для обучения и 20-30% для тестирования модели.
-
Построение модели:
- Вам следует использовать методы классификации, такие как логистическая регрессия, случайный лес или градиентный бустинг. Эти методы хорошо подходят для вашей задачи.
- Обучите модель на обучающей выборке. Настройте гиперпараметры с помощью методов кросс-валидации.
-
Оценка модели:
- Оцените производительность модели на тестовой выборке, используя метрики, такие как accuracy, precision, recall и F1-score. Обратите внимание на возможный дисбаланс классов (например, если отказы происходят значительно реже, чем отсутствие отказов).
-
Интерпретация результатов:
- Проанализируйте, какие факторы и датчики больше всего влияют на предсказанные отказы. Это важно как для улучшения понимания работы машины, так и для возможных мер профилактики.
-
Разработка стратегии мониторинга:
- На основе полученных результатов можно разработать стратегию мониторинга и планирования обслуживания для предотвращения возможных неудач.
Заключение
Процесс создания предсказательной модели требует тщательной работы с данными, анализа и понимания процесса отказов. Глубокий анализ и правильная интерпретация результатов позволят не только улучшить точность предсказаний, но и оптимизировать работу машин в будущем.
Если у вас возникнут дополнительные вопросы или потребуется помощь на любом из этапов, не стесняйтесь обращаться!