Классификация состояний оборудования

Классификация состояний оборудования

Описание задачи

У вас есть набор данных, содержащий смоделированные записи с промышленных датчиков. Каждая строка соответствует образцу, а данные включают четыре числовые характеристики:

• Feature1: Измерение вибраций по оси X.
• Feature2: Измерение вибраций по оси Y.
• Feature3: Измерение колебаний температуры.
• Feature4: Измерение колебаний давления.

Существует четыре различных состояния оборудования (обозначенные 0, 1, 2, 3). Цель состоит в том, чтобы присвоить каждому образцу метку (0, 1, 2 или 3) таким образом, чтобы образцы из одного и того же состояния были сгруппированы вместе. Порядок чисел не важен, важно только то, чтобы образцы из одной категории получили одинаковую метку.

Предоставленные данные

• train.csv: Содержит образцы для обучения с SampleID и 4 характеристиками.
• test.csv: Содержит образцы для тестирования с SampleID и 4 характеристиками. Вам нужно присвоить метки этим образцам.

Цель

Используйте данные для обучения, чтобы понять закономерности и связи между характеристиками, затем присвойте каждому образцу из тестового набора метку от 0 до 3.

Оценка

Предсказания будут оцениваться с использованием Adjusted Rand Index (ARI), который измеряет, насколько хорошо ваши группировки соответствуют реальным (скрытым) состояниям оборудования.

• ARI = 1.0 указывает на идеальное соответствие.
• ARI ≈ 0 указывает на случайное соответствие.

Файл для отправки

Файл, который вы должны сгенерировать после присвоения меток тестовому набору, должен иметь формат csv и должен содержать только два столбца:

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