Вопрос или проблема
У меня есть данные, где каждая основная инстанция имеет несколько независимых переменных и одну числовую целевую переменную. Кроме того, к каждой основной инстанции связаны от 1 до k многомерных векторов. В основном, существуют две таблицы в отношении 1 к n, где целевая переменная находится в первой таблице, а независимые переменные — как в первой, так и в n таблицах.
Я хотел бы найти модель, которая, учитывая независимые переменные в основной и вспомогательной таблицах, предсказывает целевое числовое значение как можно лучше, но которая также в определенной степени интерпретируема или, по крайней мере, находит грубые оценки важности признаков или в каком направлении некоторые признаки или их комбинации влияют на целевую переменную, где эта последняя часть в конечном итоге даже важнее, чем часть предсказания.
Вот схематичный пример для иллюстрации:
Таблица1 Таблица2
ID T F1-1 F1-2 F1-3 ID F2-1 F2-2 F2-3
01 22.4 true 17 "x" 01 -3.3 "high" "K5"
01 3.34 "mid" "K1"
02 13.1 true 19 "x" 02 2.6 "mid" "A3"
02 3.3 "low" "K1"
02 3.1 "low" "K1"
Итак, мне нужна модель, которая предсказывает/объясняет значение T с помощью признаков F1-1, F1-2 и F1-3 из таблицы1 и всех признаков F2-1..F2-3 всех строк с одинаковым ID из таблицы2.
Признаки могут быть числовыми, датами, строками и логическими. Целевая переменная является числовой, но если все остальные варианты не сработают, ее можно дискретизировать в несколько значений (например, очень низкое / низкое / среднее / высокое / очень высокое).
Это не обязательно должна быть одна модель, один запуск или один подход, если необходимо запустить алгоритм несколько раз, чтобы получить эту информацию, это будет приемлемо.
Важно то, что вместо того, чтобы отдельные строки в “мешке” (таблица 2) оказывали влияние на результат, в то время как другие негативно, предположение состоит в том, что все строки оказывают влияние на результат (по мере возникновения шума) каким-то положительным или отрицательным образом, ни одна из целевых переменных не имела бы одинакового значения, если бы отсутствовала хотя бы одна строка в таблице 2 (что очень отличается от предположения многовариантного обучения, использующегося для классификации).
Меня также интересует: существует ли какой-либо известный статистический подход или модель для решения этой задачи?
Есть ли что-то, что решает эти проблемы? Существуют ли какие-либо библиотеки с открытым исходным кодом, желательно на Python или R, которые помогают с этим или на основе которых можно было бы построить?
Ответ или решение
Объяснимый Регрессионный Моделирование с Мульти-Инстанциями
В современной аналитике данных, многие задачи требуют более глубокого понимания влияния различных факторов на целевую переменную, особенно в ситуациях, где данные представлены в виде многослойных структур. В вашем случае, мы имеем данные, где одна таблица содержит основную информацию, а другая таблица представлена в виде многофункциональных векторов, что создает многократное соотношение (1:n) между двумя таблицами.
Общее Описание Задачи
Ваша задача заключается в том, чтобы построить модель, которая сможет предсказать числовое значение целевой переменной на основе независимых переменных из обеих таблиц, а также предоставить интерпретацию результатов. Суть заключается в том, что необходимо учитывать влияние всех записей многофункциональной таблицы (Table 2) на предсказания, сохраняя при этом интерпретируемость модели.
Подход к Решению
1. Обработка Данных
Для начала, необходимо объединить данные из обеих таблиц. Это можно сделать с помощью операций соединения (JOIN) в SQL или с помощью инструментов обработки данных в Python (например, библиотека Pandas). Ваша цель — создать новый датафрейм, который включает в себя все независимые переменные:
import pandas as pd
# Пример объединения таблиц на основе ID
table1 = pd.read_csv('table1.csv')
table2 = pd.read_csv('table2.csv')
combined_data = table1.merge(table2, on='ID', how='left')2. Создание Признаков
После объединения данных, следующий шаг — создание новых признаков, которые будут использоваться для построения модели. Это может включать агрегацию данных из Table 2, такие как: среднее значение, сумма или другие статистические меры, которые помогут захватить влияние всех векторов функций на целевую переменную.
aggregated_features = table2.groupby('ID').agg({'F2-1': 'mean', 'F2-2': 'count'})
combined_data = combined_data.join(aggregated_features, on='ID', rsuffix='_agg')3. Выбор Модели
Для задачи регрессии с потребностью в интерпретации, можно рассмотреть несколько моделей:
- Линейная Регрессия: Всегда хороший стартовый пункт из-за своей простоты и интерпретируемости.
- Деревья Решений и Случайный Лес: Предоставляют более сложные модели, которые могут учитывать нелинейные зависимости и позволяют оценить важность функций.
- Градиентный Усилитель (XGBoost): Отлично подходит для задач регрессии и также предоставляет возможность оценки важности признаков.
Пример использования линейной регрессии в Python:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = combined_data[['F1-1', 'F1-2', 'F1-3', 'F2-1_agg', 'F2-2_agg']]
y = combined_data['T']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)4. Интерпретация Модели
Интерпретируемость модели может быть достигнута различными методами:
- Коэффициенты модели линейной регрессии: Позволяют понять, как изменение каждого независимого признака влияет на целевую переменную.
- Методы объяснения как SHAP или LIME: Эти техники обеспечивают локальную интерпретацию моделей машинного обучения, показывая, как каждый признак влияет на предсказание для отдельных образцов.
import shap
explainer = shap.Explainer(model, X_train)
shap_values = explainer(X_test)
shap.summary_plot(shap_values, X_test)Заключение
Ваша задача по построению объяснимой многослойной регрессионной модели с использованием данных из двух таблиц может быть успешно решена с помощью описанных выше шагов. Используя библиотеки Python (как Pandas для обработки данных, Scikit-learn для машинного обучения и SHAP для интерпретации), вы сможете не только создать прогностическую модель, но и объяснить результаты, что имеет первостепенное значение для понимания бизнес-процессов и принятия обоснованных решений.
Что касается существующих открытых библиотек, вы можете обратить внимание на такие, как:
- Scikit-learn: для стандартных задач машинного обучения.
- XGBoost: для более сложных моделей градиентного бустинга.
- SHAP и LIME: для интерпретации моделей.
Эти ресурсы помогут вам углубиться в вашу задачу и предоставить необходимые инструменты для успешного завершения вашего проекта.