У меня есть данные временных рядов от датчика, и задача состоит в том, чтобы предсказать время до наступления события сбоя. Набор данных имеет одну функцию, без даты или метки времени, и содержит почти 20 миллионов строк. Это проблема регрессии.
Я пробовал полиномиальные функции, автокорреляцию, скользящую статистику и расширение статистики. Единственное, что, казалось, улучшило мою модель, это увеличение суммы. Какие важные функции следует извлечь из этих данных?
Моя модель является моделью линейной регрессии, набор данных был масштабирован, и в настоящее время только две функции улучшили мою модель. Данные датчика и расширяющаяся сумма. Любые другие предложения для решения этой проблемы, кроме использования глубокого обучения?
Обновление: Для пояснения я добавил графики как для входа, так и для вывода.
График показаний датчика - Вход 
График времени до отказа - Выход 