Klassifizierung der Gerätezustände

Klassifizierung von Gerätezuständen

Problembeschreibung

Du hast einen Datensatz zur Verfügung, der simulierte Aufzeichnungen von Industriesensoren enthält. Jede Zeile entspricht einer Probe, und die Daten umfassen vier numerische Merkmale:

• Feature1: Messung der Vibrationen auf der X-Achse.
• Feature2: Messung der Vibrationen auf der Y-Achse.
• Feature3: Messung der Temperaturschwankungen.
• Feature4: Messung der Druckschwankungen.

Es gibt vier verschiedene Gerätezustände (bezeichnet als 0, 1, 2, 3). Das Ziel ist es, jeder Probe ein Label (0, 1, 2 oder 3) zuzuweisen, sodass Proben aus demselben Zustand zusammengruppiert werden. Die Reihenfolge der Zahlen spielt keine Rolle, nur dass Proben aus derselben Kategorie dasselbe Label erhalten.

Bereitgestellte Daten

• train.csv: Enthält die Proben für das Training mit SampleID und den 4 Merkmalen.
• test.csv: Enthält die Proben für den Test mit SampleID und den 4 Merkmalen. Du musst diesen Proben Labels zuweisen.

Zielsetzung

Verwende die Trainingsdaten, um die Muster und Beziehungen zwischen den Merkmalen zu verstehen, und weise dann jeder Probe im Test ein Label zwischen 0 und 3 zu.

Bewertung

Die Vorhersagen werden mit dem Adjusted Rand Index (ARI) bewertet, der misst, wie gut deine Gruppierungen mit den tatsächlichen (verborgenen) Zuständen der Geräte übereinstimmen.

• ARI = 1.0 zeigt perfekte Übereinstimmung an.
• ARI ≈ 0 zeigt eine zufällige Übereinstimmung an.

Einreichungsdatei

Die Datei, die du generieren musst, nachdem du dem Test Labels zugewiesen hast, muss das Format csv haben und nur zwei Spalten enthalten:

1SampleID,Label21,032,143,05...