Klasifikacija stanj opreme

Klasifikacija stanj opreme

Opis problema

Na voljo imaš nabor podatkov, ki vsebuje simulirane zapise iz industrijskih senzorjev. Vsaka vrstica ustreza vzorcu, podatki pa vključujejo štiri numerične značilnosti:

• Feature1: Meritev vibracij na osi X.
• Feature2: Meritev vibracij na osi Y.
• Feature3: Meritev temperaturnih sprememb.
• Feature4: Meritev sprememb pritiska.

Obstajajo štiri različna stanja opreme (označena 0, 1, 2, 3). Cilj je dodeliti vsakemu vzorcu oznako (0, 1, 2 ali 3) tako, da so vzorci iz istega stanja skupaj. Vrstni red številk ni pomemben, pomembno je le, da vzorci iz iste kategorije dobijo isto oznako.

Podani podatki

• train.csv: Vsebuje vzorce za učenje z SampleID in 4 značilnostmi.
• test.csv: Vsebuje vzorce za testiranje z SampleID in 4 značilnostmi. Tem vzorcem moraš dodeliti oznake.

Cilj

Uporabi učne podatke za razumevanje vzorcev in odnosov med značilnostmi, nato dodeli vsakemu vzorcu iz testa oznako med 0 in 3.

Vrednotenje

Napovedi bodo ovrednotene z uporabo Adjusted Rand Index (ARI), ki meri, kako dobro se tvoje grupiranje ujema z dejanskimi (skritimi) stanji opreme.

• ARI = 1.0 pomeni popolno ujemanje.
• ARI ≈ 0 pomeni naključno ujemanje.

Datoteka za oddajo

Datoteka, ki jo moraš generirati po dodelitvi oznak testu, mora imeti format csv in mora vsebovati le dva stolpca:

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