====== Predikce glykémie ======

Pro úlohu použijeme data z inzulínové pumpy, sensoru glykémie a osobního deníku pacienta.

===== Zadání =====

Cílem práce je vyzkoušet si predikci časové řady pomocí modelu identifikovaného z naměřených historických dat. Data jsou částečně předzpracována. Pro splnění úlohy potřebujete pouze soubor data_predzpracovana. Ostatní soubory s daty pouze prozkoumejte, ať vidíte příklad surových dat. Soubory jsou v archivu {{:courses:17bieht:data_diabetes.zip|}}, který obsahuje:

  * data_denik - záznamy o stravě a aktivitě, které si pacient dělal během měření (pouze prohlédnout)
  * data_pumpa - hrubá data, exportovaná z inzulínové pumpy (pouze prohlédnout)
  * data_predzpracovana - data, která použijete pro splnění úlohy

Soubor data_predzpracovana obsahuje následující sloupce:

  - ROK
  - MĚSÍC
  - DEN
  - HODINA
  - MINUTY
  - POČET MINUT od počátku měření (1 krok je 5 minut)
  - BOLUS INSULÍN podaný jednorázově [jednotky inzulínu]
  - BASÁLNÍ RYCHLOST – rychlost vylučování bazálního inzulínu do těla [jednotky inzulínu/h]
  - MNOŽSTVÍ KARBOHYDRÁTŮ GI1 přijatých v podobě jídla s třídou glykemického indexu 1 [jednotky sacharidů]
  - MNOŽSTVÍ KARBOHYDRÁTŮ GI2 přijatých v podobě jídla s třídou glykemického indexu 2
  - MNOŽSTVÍ KARBOHYDRÁTŮ GI3 přijatých v podobě jídla s třídou glykemického indexu 3
  - GLYKÉMIE (mmol/litr).

Je nutné si uvědomit, že řádky jsou sdruženy do 11 bloků, mezi kterými jsou mezery větší než pět minut. To vzniklo při předzpracování dat, kdy poškozená a nenaměřená data musela být odstraněna. Pro návrh prediktoru je nutné použít všechna data, ale brát v úvahu tyto mezery. Na koncích jednotlivých bloků se v posledním sloupci vyskytují hodnoty NaN a vaším úkolem je tyto hodnoty predikovat pomocí predikce 24 kroků dopředu (dvě hodiny dopředu). Cílem je vytvořit prediktor, který na testovacích datech vykáže co nejmenší Root Mean Squared Error (RMSE). 

===== Požadovaný výstup =====
   *	Soubor predikce.csv obsahující 1 sloupec s 264 predikovanými hodnotami glykémie (v pořadí výskytu v souboru data_predzpracovana)
   *	Popis vstupů prediktivního modelu (jak jste zpracovali dodané veličiny a co jste použili jako vstupy pro prediktor)
   *	Popis prediktivního modelu včetně přístupu k multi-steps ahead predikci
   *	Popis testovacího mechanismu (pro zkoušení vašeho přístupu musíte data rozdělit na trénovací a testovací části) a výsledku testování (měřeného pomocí RMSE)
   *	Předvedení a vysvětlení kódu pro splnění úlohy během cvičení.

===== Způsob odevzdání =====
Přes [[http://cw.felk.cvut.cz/upload/ |upload system]] odevzdávejte jeden archiv obsahující predikce_prijmeni.csv a reseni_prijmeni.pdf. <fc #ff0000>Termín odevzdání je 11.květen, 2017!!!</fc> Pozdní odevzdání není možné. Je možná konzultace po přednášce. Dotazy směrujte také na diskuzní fórum.