데이터셋 설명

데이터셋은 두 그룹으로 분할되었습니다.

train.csv

Timestamp: 측정 시간

main_air_press: 메인 에어 압력

main_motor_curr: 메인 모터 전류

metal_oil_supply_press_contr: 어깨 메탈 오일공급 압력 조작측

metal_oil_supply_press_cut : 어깨 메탈 오일공급 압력 절단측

metal_temp_control: 어깨 메탈 온도 조작측

metal_temp_cut: 어깨 메탈 온도 절단측

oil_supply_press: 윤활유 공급 압력

output_count_sum: 일일 누적 생산량

tongs_cast_curr: 집게틀 전류

tongs_cast_set_freq: 집게틀 설정 주파수

trans_pos_down: 재료 트랜스퍼 변위 down

trans_pos_left: 재료 트랜스퍼 변위 left

trans_pos_right: 재료 트랜스퍼 변위 right

trans_pos_up: 재료 트랜스퍼 변위 up

work_oil_supply_press: 가공유 공급 압력

status: 설비상태 (0, 1, 2 중 하나)

test.csv

train 데이터와 구성 동일

status 열을 예측해야 함.

평가 산식

F1-macro 값: 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균으로 측정되는 분류 성능 지표

Python 코드

from sklearn.metrics import f1_score

score = f1_score(truth_df["status"], submission_df["status"], average='macro')