Klasifikacija stanja opreme

Klasifikacija stanja opreme

Opis problema

Na raspolaganju imaš skup podataka koji sadrži simulirane zapise s industrijskih senzora. Svaki red odgovara jednom uzorku, a podaci uključuju četiri numeričke karakteristike:

• Feature1: Mjerenje vibracija na X osi.
• Feature2: Mjerenje vibracija na Y osi.
• Feature3: Mjerenje varijacija temperature.
• Feature4: Mjerenje varijacija tlaka.

Postoje četiri različita stanja opreme (nazvana 0, 1, 2, 3). Cilj je dodijeliti svakom uzorku label (0, 1, 2 ili 3) tako da uzorci koji potječu iz istog stanja budu grupirani zajedno. Redoslijed brojeva nije bitan, važno je samo da uzorci iz iste kategorije dobiju isti label.

Pruženi podaci

• train.csv: Sadrži uzorke za treniranje s SampleID i 4 karakteristike.
• test.csv: Sadrži uzorke za test s SampleID i 4 karakteristike. Trebaš dodijeliti labelove ovim uzorcima.

Cilj

Koristi podatke za treniranje kako bi razumio obrasce i odnose između karakteristika, zatim dodijeli svakom uzorku iz testa label između 0 i 3.

Evaluacija

Predviđanja će biti evaluirana koristeći Adjusted Rand Index (ARI), koji mjeri koliko se dobro poklapaju tvoja grupiranja s pravim (skrivenim) stanjima opreme.

• ARI = 1.0 označava savršeno poklapanje.
• ARI ≈ 0 označava nasumično poklapanje.

Datoteka za predaju

Datoteka koju trebaš generirati nakon što dodijeliš labelove testu mora biti u csv formatu i mora sadržavati samo dva stupca:

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