设备状态分类

设备状态分类

问题描述

你有一个包含工业传感器模拟记录的数据集。每一行对应一个样本，数据包含四个数值特征：

• Feature1：X轴振动测量值。
• Feature2：Y轴振动测量值。
• Feature3：温度变化测量值。
• Feature4：压力变化测量值。

存在四种不同的设备状态（标记为0、1、2、3）。目标是为每个样本分配一个标签（0、1、2或3），使来自同一状态的样本被分组在一起。数字的顺序不重要，只要同一类别的样本获得相同的标签即可。

提供的数据

• train.csv：包含用于训练的样本，包括SampleID和4个特征。
• test.csv：包含用于测试的样本，包括SampleID和4个特征。你需要为这些样本分配标签。

目标

使用训练数据来理解特征之间的模式和关系，然后为测试集中的每个样本分配一个介于0和3之间的标签。

评估

预测结果将使用**调整兰德指数（ARI）**进行评估，该指数衡量你的分组与设备的真实（隐藏）状态的匹配程度。

• ARI = 1.0 表示完美匹配。
• ARI ≈ 0 表示随机匹配。

提交文件

在为测试集分配标签后，你需要生成的文件必须是csv格式，并且必须只包含两列：

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