Вопрос или проблема
Я работаю над задачей с контролируемым обучением с несбалансированными классами. У меня есть несколько вопросов о наилучшем способе обработки разбиения данных и недостающих значений.
Мой текущий подход заключается в разбиении данных на обучающую и тестовую выборки с использованием метода hold-out, при этом 90% данных отводится на обучение, а 10% — на тестирование. Для обучающей выборки я планирую применять k-кратную перекрестную проверку. Поскольку в моем наборе данных есть недостающие значения, я думаю использовать KNNImputer для их заполнения. Мой план — сначала нормализовать данные, а затем применить KNNImputer в каждой фOLDе во время перекрестной проверки. Правилен ли этот подход? Я также хотел бы провести отбор признаков, следует ли это делать до или после разбиения?
Ответ или решение
Как реализовать кросс-валидацию и заполнение пропусков с помощью KNNImputer
Работа с неполными данными является одной из распространённых задач в задачах машинного обучения, особенно в контексте предобработки данных. Ваша стратегия подразумевает использование метода KNNImputer для заполнения пропусков, что в сочетании с кросс-валидацией может значительно улучшить качество модели. В этом ответе мы рассмотрим шаги, которые необходимо предпринять для достижения ваших целей, а также принципы, относящиеся к выбору признаков.
1. Подготовка данных: Разделение на обучающую и тестовую выборки
Вашем подход — разделение данных в пропорции 90% для обучения и 10% для тестирования — является разумным. Однако правильная реализация кросс-валидации требует обеспечения того, чтобы тестовые данные были полностью независимыми от обучающей выборки.
Пример кода для разделения данных:
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Допустим, у вас есть DataFrame df
X, y = df.drop(columns='target'), df['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42)2. Масштабирование данных
Перед заполнением пропусков с помощью KNNImputer целесообразно нормализовать или стандартизировать ваши данные. Масштабирование улучшает производительность алгоритмов, основанных на расстояниях, таких как KNN.
Пример масштабирования:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)Заполнять пропуски следует после масштабирования данных, и KNNImputer также должен работать на этих масштабированных данных.
3. Заполнение пропущенных значений с помощью KNNImputer
KNNImputer используется для заполнения пропусков, основанных на поведении "соседей" в пространстве признаков. Важно помнить, что он должен применяться к обучающей выборке в контексте кросс-валидации. Это означает, что для каждой итерации должны применяться свои заполненные значения.
Пример использования KNNImputer вместе с кросс-валидацией:
from sklearn.impute import KNNImputer
from sklearn.model_selection import KFold
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5) # Выбор количества соседей
kf = KFold(n_splits=5)
for train_index, val_index in kf.split(X_train_scaled):
X_train_fold, X_val_fold = X_train_scaled[train_index], X_train_scaled[val_index]
# Применение KNNImputer
X_train_fold_imputed = imputer.fit_transform(X_train_fold)
X_val_fold_imputed = imputer.transform(X_val_fold)4. Выбор признаков: Когда и как
Выбор признаков — это критически важный шаг, который может быть выполнен до или после разделения данных. Однако для избежания утечек информации из тестовой выборки обычно рекомендуется выполнять отбор признаков после создания обучающей и тестовой выборок. Это позволит вам избежать использования информации из тестовых данных для выбора признаков, что может негативно повлиять на качество модели.
Пример отбора признаков: можно использовать такие методы, как Recursive Feature Elimination (RFE) или метод деревьев решений для выбора признаков, затем применить их только к обучающей выборке.
Заключение
Ваш подход к кросс-валидации с использованием KNNImputer и предварительным масштабированием данных выглядит обоснованным. Важно помнить о порядках обработки данных и отборе признаков для обеспечения надежной оценки модели. Надеюсь, эта информация окажется полезной для вашей работы с несбалансированными данными. Правильная реализация этих шагов может значительно повысить точность и надежность ваших моделей машинного обучения.