使用传感器寻找机器学习问题的模型

Finding a model for a machine learning problem with a sensor

我正在做一个项目，我有 100 个传感器的数据及其循环直到它坏掉。它显示了很多特性，直到它发生故障，然后显示它用于更换传感器。有了这些数据，我必须建立一个模型，在这个模型中我可以预测传感器在发生故障之前会工作多长时间，但只能使用少量数据，而不是整个周期。我不知道什么机器学习模型适合这个。

您所描述的问题类型称为生存分析。可以使用范围广泛的统计和机器学习方法来帮助您解决此类问题。

这些方法的优点在于，它还允许您使用未发生您感兴趣的事件的数据点。在您的示例中，这意味着您可以通过包含来自尚未发生故障的传感器的数据来扩展数据集。

当您查看这些方法时，我建议您也花一些时间研究如何评估这些类型的模型，因为评估方法与典型机器学习问题中的评估方法也略有不同。