Model evaluation for prognostics: estimating cost saving for the end users
Notice bibliographique
Résumé
Unexpected failures of complex equipment such as trains or aircraft introduce superfluous costs, disrupt operation, have an effect on consumer's satisfaction, and potentially decrease safety in practice. One of the objectives of prognostics and health management (PHM) systems is to help reduce the number of unexpected failures by continuously monitoring the components of interest and predicting their failures sufficiently in advance to allow for proper planning. In other words, PHM systems may help turn unexpected failures into expected ones. Recent research has demonstrated the usefulness of data mining to help build prognostic models for PHM but also has identified the need for new model evaluation methods that take into account the specificities of prognostic applications. This paper investigates this problem. First, it reviews classical and recent methods to evaluate data mining models and it explains their deficiencies with respect to prognostic applications. The paper then proposes a novel approach that overcomes these deficiencies. This approach integrates the various costs and benefits involved in prognostics to quantify the cost saving expected from a given prognostic model. From the end user's perspective, the formula is practical as it is easy to understand and requires realistic inputs. The paper illustrates the usefulness of the methods through a real-world case study involving data-mining prognostic models and realistic costs/benefits information. The results show the feasibility of the approach and its applicability to various prognostic applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».