Predikce glykémie

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

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 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:

1. ROK
2. MĚSÍC
3. DEN
4. HODINA
5. MINUTY
6. POČET MINUT od počátku měření (1 krok je 5 minut)
7. BOLUS INSULÍN podaný jednorázově [jednotky inzulínu]
8. BASÁLNÍ RYCHLOST – rychlost vylučování bazálního inzulínu do těla [jednotky inzulínu/h]
9. MNOŽSTVÍ KARBOHYDRÁTŮ GI1 přijatých v podobě jídla s třídou glykemického indexu 1 [jednotky sacharidů]
10. MNOŽSTVÍ KARBOHYDRÁTŮ GI2 přijatých v podobě jídla s třídou glykemického indexu 2
11. MNOŽSTVÍ KARBOHYDRÁTŮ GI3 přijatých v podobě jídla s třídou glykemického indexu 3
12. 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).

• 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.

Přes upload system odevzdávejte jeden archiv obsahující predikce_prijmeni.csv a reseni_prijmeni.pdf. Termín odevzdání je 11.květen, 2017!!! Pozdní odevzdání není možné. Je možná konzultace po přednášce. Dotazy směrujte také na diskuzní fórum.