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### Ansatz und Überlegungen:
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1. **Datenvorbereitung:**
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* **Energieverläufe und Labels**: Du hast Energiedaten (Zeitreihen) und die dazugehörigen Produktlabels. Diese Daten wirst du zu einem Datensatz zusammenführen, der die Energieverläufe als Features und die Produktlabels als Zielvariablen enthält.
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* **Feature Engineering**: Es könnte sinnvoll sein, zusätzliche Features aus den Energieverläufen zu extrahieren, z.B. Durchschnittsenergieverbrauch, Spitzenwerte, Dauer des Energieverbrauchs usw.
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2. **Modellwahl:**
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* **Klassifikation statt Regression**: Da du das Produkt (eine kategorische Variable) vorhersagen möchtest, handelt es sich eher um ein Klassifikationsproblem als um ein Regressionsproblem.
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* **Zeitreihenmodellierung**: Da Energiedaten typischerweise Zeitreihendaten sind, kann es sinnvoll sein, Modelle zu verwenden, die speziell für Zeitreihen entwickelt wurden.
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### Mögliche Modelle:
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1. **Klassische Machine Learning Modelle:**
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* **Random Forest, Gradient Boosting**: Diese Modelle können gut mit strukturierten Daten umgehen, insbesondere wenn du aussagekräftige Features aus den Energieverläufen extrahierst.
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* **Support Vector Machines (SVM)**: Kann ebenfalls gut für Klassifikationsprobleme verwendet werden.
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2. **Zeitreihenmodelle:**
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* **Recurrent Neural Networks (RNNs)**: Insbesondere LSTM (Long Short-Term Memory) oder GRU (Gated Recurrent Unit) sind gut geeignet, um Sequenzen zu modellieren und zeitliche Abhängigkeiten zu lernen.
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* **Convolutional Neural Networks (CNNs)**: Können auf Zeitreihendaten angewendet werden, um Muster im Energieverlauf zu erkennen.
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3. **Hybridansätze:**
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* **CNN + RNN**: Kombinationen aus CNNs und RNNs werden oft verwendet, um sowohl lokale Muster (durch CNNs) als auch langfristige Abhängigkeiten (durch RNNs) zu lernen.
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### Vorgehensweise:
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1. **Datenvorverarbeitung:**
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* **Daten normalisieren/scalen**: Energieverläufe sollten skaliert werden, um eine bessere Modellleistung zu gewährleisten.
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* **Feature Extraction**: Zusätzliche Merkmale aus den Energieverläufen extrahieren.
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2. **Trainingsdatensatz erstellen:**
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* Daten in Training- und Test-Sets aufteilen.
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* Sicherstellen, dass der Datensatz ausreichend groß und repräsentativ ist.
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3. **Modelltraining:**
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* Einfache Modelle wie Random Forests oder SVMs ausprobieren, um eine Basislinie zu etablieren.
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* Komplexere Modelle wie LSTM oder CNNs ausprobieren, um die Leistung zu verbessern.
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4. **Modellbewertung:**
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* Standardmetriken wie Accuracy, Precision, Recall und F1-Score verwenden.
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* Cross-Validation verwenden, um die Robustheit des Modells zu überprüfen.
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5. **Vorhersage:**
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* Nach dem Training kann das Modell Energiedaten ohne Labels verwenden, um das produzierte Produkt vorherzusagen.
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### Weiterführende Schritte:
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* **Zeitreihenvertiefung**: Es kann durchaus sinnvoll sein, sich tiefer in die Zeitreihenanalyse einzuarbeiten, da dies helfen kann, die Daten besser zu verstehen und fortgeschrittenere Modelle zu verwenden.
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* **Hyperparameter-Tuning**: Für die besten Ergebnisse sollten die Hyperparameter des Modells optimiert werden.
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* **Modellinterpretation**: Methoden wie SHAP (SHapley Additive exPlanations) oder LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) können verwendet werden, um die Vorhersagen des Modells zu interpretieren. |
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