KutupASP Dijital
ENNQ’yu aç
ML

Zaman serilerinde veri sızıntısını önlemek

Rastgele ayrılan sensör satırları neden gerçek hayattan daha iyi sonuç verir?

13 Eylül 20262 dkKutup · ASP Dijital
Kısaca
  • Komşu ölçümler benzer koşulları taşıdığı için, aynı arıza olayının pencereleri hem eğitim hem test kümesine düşerse model olayı önceden görür.
  • Ölçekleme ve eksik değer doldurma gibi ön işlem adımları yalnızca eğitim verisinden öğrenilmeli, test verisinin ortalaması bunlara katılmamalıdır.
  • Model, pencere ve alarm eşiği doğrulama kümesinde seçilmeli ve son test kümesi bu kararların hiçbirinde kullanılmamalıdır.

Satırlar bağımsız değildir

Bir makinenin art arda alınan iki ölçümü genellikle benzer koşulları taşır. Aynı arıza olayının komşu pencereleri hem eğitim hem teste düşerse model olayı önceden görmüş olur. Veri satırı sayısı büyüse bile bağımsız arıza sayısı küçük kalabilir. Raporun paydasını satır, olay ve ekipman olarak ayrı yazın.

Zamanı ve ekipmanı birlikte düşünün

Gelecek ayı tahmin edecekseniz geçmişle eğitip sonraki dönemle test edin. Yeni makinelerde çalışmayı hedefliyorsanız bazı makineleri tamamen ayırın. Pencere uzunluğu ile tahmin ufku sınırları geçiyorsa araya boşluk bırakın. Tek bir ayrım, hem yeni makine hem yeni mevsim başarısını aynı anda kanıtlamayabilir.

Ön işlem de öğrenir

Ortalama, standart sapma, eksik değer doldurma ve özellik seçimi yalnızca eğitim verisinden öğrenilmelidir. Testin ortalamasını ölçeklemeye katmak geleceği eğitime taşır. Doğrulama katları içinde yeniden kurulan bir ön işlem hattı kullanın. Zaman damgasının yanında bakım sonrası girilen bir sonuç alanının modele sızmadığını kontrol edin.

Son test kümesini koruyun

Modeli, pencereyi ve alarm eşiğini doğrulama kümesinde seçin. Son test kümesi bu kararların kaynağı olmasın. Sonuç yetersizse geliştirmeye devam edebilirsiniz, ancak aynı testi tekrar tekrar kullanmanın bağımsız değerlendirme özelliğini zayıflattığını raporlayın. Yeni bir zaman aralığı ile tekrar doğrulayın.

Sık sorulanlar

Zaman serisinde veri sızıntısı nasıl önlenir?

Satırları rastgele karıştırıp bölmek yerine zamana göre ayırın: sonraki ay tahmin ediliyorsa geçmişle eğitin ve sonraki dönemle test edin. Yeni makinelere genelleşmeyi ölçecekseniz bütün makineleri test için ayırın. Pencere uzunluğu veya tahmin ufku sınırları geçiyorsa araya boşluk bırakın.

Ön işlem adımları neden test verisini görmemeli?

Ölçekleyici, eksik değer doldurma ve özellik seçimi eğitim verisinden öğrenilmelidir. Testin ortalaması ölçeklemeye dahil edilirse geleceğin bilgisi eğitime taşınır. Her doğrulama katı içinde ön işlem hattını yeniden kurun ve bakım sonrası girilen bir sonuç alanının modele sızmadığını kontrol edin.

Kaynaklar ve ileri okuma

Bu rehberdeki pilot adımları önerilen mühendislik iş akışlarıdır. Örnekler saha performansı iddiası içermez.

Bu konuda sık sorulan sorular

Zaman serisi verisinde eğitim ve test ayrımı nasıl yapılır?Alarm eşiği için precision ve recall nasıl hesaplanır?Kestirimci bakım için kaç veri gerekir?

Okumaya devam edin.

Tüm kütüphane