[[次元削減|特徴量削減]]により故障箇所特定精度または特定のための推論時間が向上する。[[TSifter]]プロジェクトでこの仮説を検証する。 ## サブ仮説 - [[次元削減により根本原因メトリクスを誤削減しなければFault Localizationの精度が向上する]] - [[根本原因メトリクスは時系列の変化点位置が近傍の最大のクラスタに存在する]] ## 検証結果 相関や形状類似性ではなく、変化点位置が近傍にある最大クラスタに根本原因メトリクスが含まれることに着目し、[[メトリクスの時系列の変化点に基づくクラスタリング]]により、故障箇所特定精度を向上させることを示した。 https://app.neptune.ai/yuuk1/tsdr-localization/runs/table?viewId=9901d062-cb3c-45f9-85aa-75f7be76c86b&detailsTab=metadata&shortId=TSDRLOC-520&type=run&query=(%60parameters%2Fuse_rcd%60%3Abool%20%3D%20true)%20AND%20(%60experiment_id%60%3Astring%20%3D%20%2220230528211153%22)&sortBy=%5B%22sys%2Fcreation_time%22%5D&sortFieldType=%5B%22datetime%22%5D&sortFieldAggregationMode=%5B%22auto%22%5D&sortDirection=%5B%22descending%22%5D&suggestionsEnabled=true&lbViewUnpacked=true