откуда знаем?
при сьеме данных фиксируется и измерения и степень доверия к каждому датчику + еще 5-10 фич.
хм. если мы знаем степень доверия, то все видится довольно просто
А, так это ж совсем другая задача!
прошу прощения что криво изначально объяснил. диспозиция изначально такова: - есть один, активный датчик, по которому изначально известно больше данных чем по соседним. измерение по активному датчику - более точные, чем по соседним в силу активности. - кроме него снимается от 1 до 7 других датчиков, по измерениям, и их характеристикам. - из характеристик соседних датчиков и активного датчика, мы можем вычислить степень доверия, по каждому датчику. соответственно сэмпл данных получается из N датчиков, с их измерениями и характеристиками, и итоговое положение Вала, которое и нужно научить прогнозировать. мои затруднения в том, что количество датчиков от семпла к семплу - меняется. занулить их - не правильно, а как по другому я еще дзен не познал.
Создать доп фич есть датчик нет? 1/0
вы имеете ввиду добавить фичу включен \ выключен датчик N ? это можно конечно.
а скользящее среднее туда не получалось?
Обсуждают сегодня