Вопрос или проблема
Я строю модель машинного обучения с учителем, которая (например) предсказывает сердечную недостаточность (да/нет). У меня есть два набора данных из двух разных лабораторий A и B, которые оба имеют приличное распределение, то есть нет такого, чтобы в A было намного больше молодых людей, чем в B, но при этом в A намного ниже уровень сердечной недостаточности.
Создав отдельную модель для каждой лаборатории, они обе достигают около 90% или более точности, но моя цель – создать одну модель, которая сможет использовать объединенный набор данных, содержащий информацию из A и B. В настоящее время эта комбинированная модель показывает 75% точности для образцов из B и 90% для A.
Что я пробовал:
- отбор образцов различными способами / создание ‘равных’ наборов данных
- добавление признака, указывающего, какая лаборатория
- нормализация числовых признаков
- создание категорий для числовых признаков
Я понимаю, что общие результаты, конечно, не станут такими же хорошими, как у индивидуальных моделей, но как я могу сделать так, чтобы результаты на платформах были хотя бы более похожи? Буду признателен за любые советы / методы, которые я мог бы попробовать для решения этой проблемы!!
Вы можете рассмотреть возможность объединения двух моделей с помощью подхода, называемого Методы ансамбля.
Однако в вашем случае меня удивляет, что использование комбинированных данных в одной модели дает такие худшие результаты, если, как вы говорите, распределение признаков похоже.
Итак, два возможных исхода:
-
если распределения данных одинаковы, то, возможно, индивидуальные модели переобучены, и при увеличении набора данных это становится очевидным.
-
если распределения различаются, то каждая модель настраивается на специфические признаки, и поэтому получить одну общую модель сложно.
Чтобы лучше понять, чего ожидать, я бы посоветовал сделать графики распределения для каждого признака, чтобы увидеть, действительно ли они похожи, как вы утверждаете.
Еще один простой тест – взять Модель A и использовать ее для предсказания всего в Наборе данных B и наоборот. Если фактическая точность составляет около 70%, значит, все работает как ожидалось.
Ответ или решение
Улучшение модели машинного обучения с использованием нескольких наборов данных: Практическое руководство
Проектирование и оптимизация модели машинного обучения, особенно для задач классификации, таких как предсказание сердечной недостаточности, представляет собой сложную задачу. Если у вас есть два набора данных, полученные из различных лабораторий, и вы хотите создать единое предсказательное устройство, существуют определенные стратегии и шаги, которые помогут повысить эффективность модели.
1. Анализ и понимание данных
Перед любыми манипуляциями с данными необходимо внимательно проанализировать каждый из наборов. Вы можете использовать различные визуализации для оценки распределения признаков и целевой переменной. Вот несколько подходов:
- Гистограммы и коробчатые диаграммы: Позволяют оценить распределения признаков в обоих наборах данных.
- Матрицы корреляции: Помогут выявить взаимосвязи между признаками и целевой переменной.
Такой анализ должен помочь вам выяснить, действительно ли данные имеют схожее распределение или есть отличия, которые могут повлиять на качество объединенной модели.
2. Взаимодействие и новый признак
Добавление признака, который указывает на источник данных (лабораторию), является хорошей практикой. Однако, можно пойти дальше. Рассмотрите возможность создания новых взаимодействий между признаками, чтобы выявить дополнительные зависимости.
- Формирование комбинированных признаков: Например, если у вас есть два основных признака A и B, создайте новый признак, как A * B, который может показать, как взаимодействуют данные.
3. Балансировка данных
Несмотря на то, что вы уже пробовали уравновесить наборы, есть несколько методов, которые можно использовать для более глубокого анализа:
- Oversampling и undersampling: Если один из наборов данных имеет значительно больше случаев сердечной недостаточности, увеличьте их количество с помощью методов, таких как SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique).
- Использование алгоритмов, устойчивых к дисбалансу: Например, попробуйте применять взвешивание классов, чтобы снизить влияние большинства классов на модель.
4. Случайный лес и ансамблирование
Следующий шаг — применение ансамблевых методов, которые могут улучшить качество классификации. Их суть заключается в объединении нескольких моделей для достижения лучшего результата. Попробуйте:
- Случайный лес (Random Forest): Это один из самых мощных подходов, который может работать хорошо даже с разными данными.
- Бэггинг и бустинг: Эти алгоритмы помогут увеличить устойчивость модели к переобучению и выработать более сбалансированные предсказания.
5. Кросс-валидация и тестирование
Используйте кросс-валидацию для проверки качества вашей модели. Вы можете выбрать подход stratified k-fold, чтобы убедиться, что обе категории целевой переменной (да/нет) представлены во всех фолдах.
6. Валидация моделей
Для понимания, насколько хорошо ваша модель справляется с данными, сделайте следующее:
- Протестируйте каждую модель (A и B) на противоположном наборе данных. Если результаты показывают, что модель, обученная на наборе A, способна верно классифицировать данные из набора B (и наоборот), значит, модели действительно адаптированы к особенностям данных.
Заключение
Создание единой модели на основе двух наборов данных обладает своими вызовами, особенно когда речь идет о различиях в распределении целевых переменных. Применение вышеуказанных методов может помочь улучшить результат вашей модели, производя более согласованные и устойчивые предсказания.
Не забывайте, что процесс оптимизации – итеративный, и важно постоянно тестировать и анализировать результаты на каждом этапе. Таким образом, вы сможете добиться лучшего исхода и построить надежную модель предсказания сердечной недостаточности.