我该如何使ksvm模型知道数据集中前100个数字都是来自一个传感器的时间序列数据，而接下来的100个数字都是来自另一个传感器的时间序列数据，以此类推，总共有6个不同的时间序列传感器输入？或者更一般地说，如何向SVM呈现二维输入数据？
我需要一个二元的是/否预测模型，用于处理六个非周期时间序列输入，采样频率相同。数据收集开始于某个事件触发后，在一段预定时间后需要进行是/否预测（最好包括正确性概率输出）。虽然不知道哪些时间序列输入应该产生“是”或“否”，但已知每个输入时间序列数据和最终结果之间应该存在某种相关性。所有输入都存在显著的噪声。有意义的信息以及噪声都会呈现为短暂的突发事件（对于给定的输入源，有意义的突发事件总是在大致相同的时间出现），但确定哪些突发事件是有意义的，哪些是噪声却很困难；即使某个输入在“正确”的时间发生了突发事件，也不一定表示输出应该是“是”，它可能只是噪声。为了知道预测是否应该是“是”，模型需要以某种方式结合所有六个时间序列输入的信息。我有一组先前的数据，其中约有900个“否”结果和100个“是”结果。
我唯一知道的将所有训练样本数据导入R/Rattle的方法是将所有结果文件组合成一个单独的.csv文件，每行一个样本结果。我只能想到两种方法来实现这一点，所以我尝试了这两种方法（我知道这样做会隐藏潜在重要信息，这也是这个SO问题的关键）： 试验 #1：对于每个结果文件，将每个传感器的样本添加到一个数字中，摧毁所有时间信息：
很不幸，即使有近1000个训练数据集，两个生成的模型给出的结果仅比随机猜测略好一些。我相信如果有办法避免消除时间数据或不同传感器之间的区别，结果会更好。我该怎么做呢？顺便说一句，我不知道这是否重要，但所有传感器的读数几乎在同一时间被获取，但从一个运行到下一个（即“训练”文件之间）的时间差通常会变化10％到20％左右，并且我无法控制。我认为这可能是可以忽略的（即我认为可以安全地将读数按顺序编号，如1,2,3等）。
我需要一个二元的是/否预测模型，用于处理六个非周期时间序列输入，采样频率相同。数据收集开始于某个事件触发后，在一段预定时间后需要进行是/否预测（最好包括正确性概率输出）。虽然不知道哪些时间序列输入应该产生“是”或“否”，但已知每个输入时间序列数据和最终结果之间应该存在某种相关性。所有输入都存在显著的噪声。有意义的信息以及噪声都会呈现为短暂的突发事件（对于给定的输入源，有意义的突发事件总是在大致相同的时间出现），但确定哪些突发事件是有意义的，哪些是噪声却很困难；即使某个输入在“正确”的时间发生了突发事件，也不一定表示输出应该是“是”，它可能只是噪声。为了知道预测是否应该是“是”，模型需要以某种方式结合所有六个时间序列输入的信息。我有一组先前的数据，其中约有900个“否”结果和100个“是”结果。
我对R和SVM都比较新，但我想使用SVM模型 (kernlab的ksvm)。我在如何向它呈现输入数据方面遇到了困难。我也不确定如何告诉ksvm数据是时间序列数据，或者这是否相关。我尝试使用Rattle GUI前端来自csv文件导入我的数据，但我无法弄清如何将所有六个输入的时间序列数据呈现给ksvm模型。作为csv文件输入，似乎唯一的导入所有1000个样本数据的方法是组织输入数据，使所有样本数据（对于所有六个时间序列输入）都在csv文件的一行上，每行csv文件上都有一个单独的已知结果文件的数据呈现。但这样做，第1、2、3等数字是每个传感器的时间序列数据的一部分，在翻译中丢失了，以及第101、102、103等数字是每个第二个传感器的时间序列数据的一部分，依此类推；对于ksvm模型，每个数据样本只被视为与其相邻的孤立数字。我该如何将这些数据呈现给ksvm作为六个单独但相互关联的时间序列数组？或者我该如何向ksvm呈现二维数据数组？
更新：
好的，我尝试了两种基本策略，但效果都很差（虽然生成的模型比盲猜要好一些，但还是不够好）。
首先，由于不熟悉R语言，我使用了Rattle GUI前端来操作R。我有一种感觉，这样做可能会限制我的选择。但无论如何，以下是我所做的……
示例已知结果文件（仅显示4个传感器而非6个，以及仅有7个时间样本而非100个）：
training168_yes.csv
Seconds Since 1/1/2000,sensor1,sensor2,sensor3,sensor4
454768042.4, 0, 0, 0, 0
454768042.6, 51, 60, 0, 172
454768043.3, 0, 0, 0, 0
454768043.7, 300, 0, 0, 37
454768044.0, 0, 0, 1518, 0
454768044.3, 0, 0, 0, 0
454768044.7, 335, 0, 0, 4273
training169_no.csv
Seconds Since 1/1/2000,sensor1,sensor2,sensor3,sensor4
454767904.5, 0, 0, 0, 0
454767904.8, 51, 0, 498, 0
454767905.0, 633, 0, 204, 55
454767905.3, 0, 0, 0, 512
454767905.6, 202, 655, 739, 656
454767905.8, 0, 0, 0, 0
454767906.0, 0, 934, 0, 7814
我唯一知道的将所有训练样本数据导入R/Rattle的方法是将所有结果文件组合成一个单独的.csv文件，每行一个样本结果。我只能想到两种方法来实现这一点，所以我尝试了这两种方法（我知道这样做会隐藏潜在重要信息，这也是这个SO问题的关键）： 试验 #1：对于每个结果文件，将每个传感器的样本添加到一个数字中，摧毁所有时间信息：
result,sensor1,sensor2,sensor3,sensor4
no, 886, 1589, 1441, 9037
yes, 686, 60, 1518, 4482
no, 632, 1289, 1173, 9152
yes, 411, 67, 988, 5030
no, 772, 1703, 1351, 9008
yes, 490, 70, 1348, 4909
当我使用Rattle生成SVM后，Rattle的日志选项卡会给出以下脚本，可用于在RGui中生成和训练SVM：
library(rattle)
building <- TRUE
scoring <- ! building
library(colorspace)
crv$seed <- 42
crs$dataset <- read.csv("file:///C:/Users/mminich/Desktop/stackoverflow/trainingSummary1.csv", na.strings=c(".", "NA", "", "?"), strip.white=TRUE, encoding="UTF-8")
set.seed(crv$seed)
crs$nobs <- nrow(crs$dataset) # 6 observations
crs$sample <- crs$train <- sample(nrow(crs$dataset), 0.67*crs$nobs) # 4 observations
crs$validate <- NULL
crs$test <- setdiff(setdiff(seq_len(nrow(crs$dataset)), crs$train), crs$validate) # 2 observations
# The following variable selections have been noted.
crs$input <- c("sensor1", "sensor2", "sensor3", "sensor4")
crs$numeric <- c("sensor1", "sensor2", "sensor3", "sensor4")
crs$categoric <- NULL
crs$target <- "result"
crs$risk <- NULL
crs$ident <- NULL
crs$ignore <- NULL
crs$weights <- NULL
require(kernlab, quietly=TRUE)
set.seed(crv$seed)
crs$ksvm <- ksvm(as.factor(result) ~ .,
data=crs$dataset[,c(crs$input, crs$target)],
kernel="polydot",
kpar=list("degree"=1),
prob.model=TRUE)
试验 #2：对于每个结果文件，将每个时间点所有传感器的样本值相加，并将其转化为单个数字，消除有关各个传感器的信息：
result,time1, time2, time3, time4, time5, time6, time7
no, 0, 549, 892, 512, 2252, 0, 8748
yes, 0, 283, 0, 337, 1518, 0, 4608
no, 0, 555, 753, 518, 2501, 0, 8984
yes, 0, 278, 12, 349, 1438, 3, 4441
no, 0, 602, 901, 499, 2391, 0, 7989
yes, 0, 271, 3, 364, 1474, 1, 4599
我再次使用Rattle来生成SVM，Rattle的日志选项卡给我以下脚本：
library(rattle)
building <- TRUE
scoring <- ! building
library(colorspace)
crv$seed <- 42
crs$dataset <- read.csv("file:///C:/Users/mminich/Desktop/stackoverflow/trainingSummary2.csv", na.strings=c(".", "NA", "", "?"), strip.white=TRUE, encoding="UTF-8")
set.seed(crv$seed)
crs$nobs <- nrow(crs$dataset) # 6 observations
crs$sample <- crs$train <- sample(nrow(crs$dataset), 0.67*crs$nobs) # 4 observations
crs$validate <- NULL
crs$test <- setdiff(setdiff(seq_len(nrow(crs$dataset)), crs$train), crs$validate) # 2 observations
# The following variable selections have been noted.
crs$input <- c("time1", "time2", "time3", "time4", "time5", "time6", "time7")
crs$numeric <- c("time1", "time2", "time3", "time4", "time5", "time6", "time7")
crs$categoric <- NULL
crs$target <- "result"
crs$risk <- NULL
crs$ident <- NULL
crs$ignore <- NULL
crs$weights <- NULL
require(kernlab, quietly=TRUE)
set.seed(crv$seed)
crs$ksvm <- ksvm(as.factor(result) ~ .,
data=crs$dataset[,c(crs$input, crs$target)],
kernel="polydot",
kpar=list("degree"=1),
prob.model=TRUE)
很不幸，即使有近1000个训练数据集，两个生成的模型给出的结果仅比随机猜测略好一些。我相信如果有办法避免消除时间数据或不同传感器之间的区别，结果会更好。我该怎么做呢？顺便说一句，我不知道这是否重要，但所有传感器的读数几乎在同一时间被获取，但从一个运行到下一个（即“训练”文件之间）的时间差通常会变化10％到20％左右，并且我无法控制。我认为这可能是可以忽略的（即我认为可以安全地将读数按顺序编号，如1,2,3等）。