時系列データを使用してイベントの発生を予測する

Question

センサからのデータが1か月間あります。データは、各データ点が1秒の間隔で分離された時系列である。温度、圧力、これらのセンサーによって記録されたファンの速度などの予測変数があります。 これらの値は、イベントが記録された値です。したがって、エンジンが正常に機能している場合には、イベント= 0、それ以外の場合にはイベント= 1となり、このイベントは次の10分間というかなりの時間継続して再び正常に戻ります。

私は、予測子の値を次のイベントの発生の予測にしようとしています。私はCox比例ハザードモデルを試しましたが、生存曲線は正確ではありません。ランダムな森林も試してみましたが、モデルの結果はあまり良くありませんでした。モデルの精度は常に100％でした。

生存解析は時系列データで使用できますか？ クラスタリングは役に立ちますか？

Answer 1

「次のイベントベースの発生を予測するために、プレディクタの値を予測しようとしています。まあ、クラスタリングはあなたが望むものではないようです。線形回帰または時系列回帰法を検索する。ここで簡単な紹介：http://onlinestatbook.com/2/regression/intro.htmlとより多くの学術資料：http://unstats.un.org/unsd/hhsurveys/finalpublication/ch19fin3.pdf。それが役に立てば幸い。