Klasifikacija stanja opreme

Klasifikacija stanja opreme

Opis problema

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

• Feature1: Merenje vibracija na X osi.
• Feature2: Merenje vibracija na Y osi.
• Feature3: Merenje varijacija temperature.
• Feature4: Merenje varijacija pritiska.

Postoje četiri različita stanja opreme (označena kao 0, 1, 2, 3). Cilj je da dodelиš svakom uzorku label (0, 1, 2 ili 3) tako da uzorci koji potiču iz istog stanja budu grupisani zajedno. Redosled brojeva nije bitan, već samo to da uzorci iz iste kategorije dobiju isti label.

Obezbeđeni podaci

• train.csv: Sadrži uzorke za treniranje sa SampleID i 4 karakteristike.
• test.csv: Sadrži uzorke za test sa SampleID i 4 karakteristike. Trebaš da dodeliš labele ovim uzorcima.

Cilj

Koristi podatke za treniranje da razumeš obrasce i veze između karakteristika, zatim dodeli svakom uzorku iz testa label između 0 i 3.

Evaluacija

Predikcije će biti evaluirane koristeći Adjusted Rand Index (ARI), koji meri koliko se dobro poklapaju tvoja grupisanja sa stvarnim (skrivenim) stanjima opreme.

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

Fajl za submisiju

Fajl koji trebaš da generiшeš nakon što dodeliš labele testu mora da ima csv format i mora da sadrži samo dve kolone:

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