Вопрос или проблема
Я пытаюсь разобраться, как обработать данные и смоделировать следующий сценарий:
Посетители ресторана оценивают качество обслуживания по шкале от 1 до 10.
У меня есть данные о взаимодействиях между официантами и клиентами. Например, длительность взаимодействия, тип взаимодействия (доливка напитка, заказ, уборка и т.д.).
Гипотеза заключается в том, что каждое взаимодействие влияет на итоговую оценку. Я хочу построить модель, которая покажет, как каждое взаимодействие влияет на оценку.
Моя интуиция подсказывает, что если я организую данные как отдельные взаимодействия с выходными данными итоговой оценки, это даст мне то, что я хочу. Это правда?
Моя интуиция подсказывает, что если я организую данные как отдельные взаимодействия с выходными данными итоговой оценки, это даст мне то, что я хочу. Это правда?
Если я правильно понимаю, ваша цель – предсказать итоговую оценку, которую клиент даст в конце ужина, исходя из всех взаимодействий, произошедших во время ужина, верно? Если да, то я не думаю, что вы сможете оставить отдельные взаимодействия как примеры, потому что тогда (1) модель сможет использовать только одно взаимодействие для прогноза оценки и (2) модель будет предсказывать разную оценку для каждого взаимодействия.
Таким образом, каждый пример должен представлять собой полный обед и каким-то образом содержать в качестве признаков всю возможную информацию, извлечённую из взаимодействий. Например, пример может содержать количество взаимодействий, общую длину, число доливок и т.д.
(побочный комментарий: мне не хотелось бы есть в ресторане, где клиенты и персонал так тщательно контролируются, но, возможно, это только мое мнение)
Вы можете оценить важность каждого признака, если у вас есть модель, предсказывающая оценку. В этой модели вектор признаков будет состоять из всех возможных взаимодействий, а целевое значение будет оценкой. Вы должны рассматривать каждое взаимодействие в контексте других. Поэтому вы не можете предсказать оценку, когда ваш ввод – это всего лишь одно взаимодействие, и нет другой информации. Если это так (вы рассматриваете только одно взаимодействие), вы можете просто сказать, как изменение его значения повлияет на итоговую оценку по сравнению с другими взаимодействиями.
Другой задачей может быть предсказание значения каждого взаимодействия (это будет целевым значением), имея оценку и другие взаимодействия в качестве вектора признаков. В этом случае вам нужно будет создать отдельную модель для каждого взаимодействия. Однако будет ли это полезно для вашей практической цели?
Несколько замечаний по вашему подходу. Вы хотите предсказать оценки (1) или вы хотите оценить, в какой степени каждая входная переменная (независимые переменные) вносит вклад в оценку (2)? Пожалуйста, уточните.
(1) Прогноз: Случайные Леса и Нейронные Сети могут помочь вам предсказать оценки (пожалуйста, имейте в виду, что каждая статистическая модель, используемая для оценки (2), также может быть использована для предсказаний)
(2) Оценка/Выбор Переменных: Метод Главных Компонент (PCA), Регрессия LASSO/Ridge (выполняет выбор переменных), Множественная Линейная Регрессия (p-значения ваших оценок не обязательно являются хорошим индикатором для выбора переменных)
Похоже, вы хотите классифицировать взаимодействия как плохие или хорошие. Плохие понижают оценку, хорошие повышают оценку. Если вы сможете организовать данные так, чтобы иметь отдельные взаимодействия и их метки (хорошие или плохие), вы сможете предсказать метки будущих взаимодействий.
Ответ или решение
Чтобы построить модель, в которой несколько данных вносят вклад в результат, необходимо учесть особенности сценария, который вы описываете. Ваша цель заключается в том, чтобы предсказать окончательную оценку качества обслуживания гостей ресторана на основе взаимодействий между клиентами и официантами. Рассмотрим шаги, необходимые для разработки такой модели.
1. Подготовка данных
Структура данных: Поскольку каждая оценка сервиса является результатом нескольких взаимодействий, нужно организовать данные так, чтобы они отражали каждое взаимодействие в контексте всей трапезы. Вместо того чтобы использовать отдельные действия как записи, лучше всего создать агрегированные данные для каждой трапезы, которые будут содержать информацию о всех взаимодействиях.
Фичи модели:
- Общее количество взаимодействий: Сколько раз был осуществлен контакт между официантом и клиентом.
- Общая длина взаимодействий: Суммарное время, проведенное в обслуживании.
- Типы взаимодействий: Классификация взаимодействий на категории (например, пополнение напитков, принятие заказа, уборка и т.д.).
- Частотный анализ по типам взаимодействий: Сколько раз происходили различные типы взаимодействий.
- Состав других переменных: Сервер, время суток, день недели и др., которые могут повлиять на результат.
2. Построение модели
Подбор метода: Вам нужно решить, какая цель стоит перед моделью — предсказание итогового рейтинга обслуживания (1) или оценка вклада каждого типа взаимодействия в итоговую оценку (2):
-
Для предсказания:
- Подойдут модели, такие как Random Forests или нейронные сети. Эти модели способны работать с большими объемами данных и могут учитывать множество факторов.
-
Для оценки значимости переменных:
- Рассмотрите использование метода LASSO или Ridge-регрессии, которые помогают провести отбор переменных и выявить важные факторы, влияющие на итоговую оценку.
- Множественная линейная регрессия также может быть полезна, особенно если вам нужно оценить, как каждая переменная влияет на итоговую оценку.
3. Оценка модели
Пользуйтесь метриками оценки точности модели (RMSE, MAE и пр.), чтобы убедиться, что ваша модель хорошо предсказывает оценки. Важно также провести кросс-валидацию для более надежной проверки.
4. Выявление взаимосвязей
После создания модели можно проводить анализ влияния каждого типа взаимодействия на итоговую оценку. Это можно сделать, используя важность признаков, предоставляемую алгоритмами, такими как случайный лес, или проводя анализ остаточных значений для линейных моделей.
5. Визуализация
Визуализация данных поможет вам лучше понять, как различные взаимодействия влияют на конечный результат. Это можно сделать с помощью графиков (например, графиков важности признаков), диаграмм рассеяния и других инструментов визуализации.
Заключение
Практика объединения множественных источников данных и их использование для предсказания или анализа вполне реализуема. Важно сформировать правильные группы фич и выбрать подходящий алгоритм, чтобы достичь желаемых результатов. Успех вашей модели будет зависеть от качества собранных данных и их корректной интерпретации.
Эти шаги должны помочь вам построить эффективную модель, где взаимодействия между официантами и клиентами будут играть значительную роль в предсказании итоговой оценки обслуживания.