Вопрос или проблема
У меня есть классификационный набор данных, где много категориальных столбцов. У меня есть один кодированный, т.е. фиктивные переменные в моем обучении. Как с этим справиться на стороне продакшна в машинном обучении? Есть случаи, когда в будущих наборах данных происходит сдвиг в данных, который может ввести новые переменные за пределами категорий, использованных во время обучения модели.
Что я сделал, так это после одноразового кодирования всех признаков сохранил категориальные столбцы и сохранил их в файл pickle, а затем загрузил файл pickle, чтобы сопоставить признаки производственного набора во время развертывания и удалить лишние.
Как это делается в продакшне, правильным способом?
Это кажется разумным для вашей проблемы. Но иногда вы также сталкиваетесь с ситуациями, когда некоторые категории могут отсутствовать и это может привести к ошибкам в продакшне. То, как это обрабатывается в продакшне, немного отличается:
-
Сохраните pandas датафрейм обучения, использованный для модели продакшна, с одной строкой, чтобы обеспечить идентичные столбцы.
-
После того как вы выполните одноразовое кодирование на датафрейме продакшна, добавьте его к датафрейму pickle, чтобы обеспечить идентичные столбцы, как в датафрейме обучения. Удалите первую строку, которая пришла из обучения. Это гарантирует, что ни один столбец, использованный во время обучения, не отсутствует, и лишние столбцы игнорируются.
Ответ или решение
Введение в управление категориальными признаками в производственных системах машинного обучения
При работе с классификационными наборами данных, содержащими множество категориальных признаков, необходимо учитывать несколько ключевых аспектов, чтобы гарантировать корректность обработки данных в производственной среде. В этом ответе мы рассмотрим, как правильно организовать процесс обработки категориальных признаков с учётом возможной дрейфовки данных, а также предложим методы, которые помогут избежать распространённых ошибок.
- Проблема дрейфа данных
Когда модель обучается на одной выборке, а затем применяется к другой, могут возникать ситуации, когда новые данные содержат категории, которые не были представлены в обучающей выборке. Это может привести к ошибкам в прогнозах и ухудшению качества модели. Поэтому важно заранее предусмотреть такой сценарий и выработать стратегии его обработки.
- Метод сохранения и восстановления признаков
Как вы уже применили, использование механизма сохранения/загрузки признаков (например, с использованием библиотеки pickle) — это разумный подход. Однако важно не только сохранять сами признаки, но и обеспечить, чтобы в будущем структура данных оставалась устойчивой.
Рекомендуется следующий процесс:
-
Сохранение структуры данных: Создайте и сохраните pandas DataFrame, содержащий все обучающие категории и признаковые колонки. Вы можете сохранить только одну строку с заполнением значениями по умолчанию, чтобы структуру можно было загружать в будущем.
-
Нормализация новых данных: Перед применением модели к новым данным выполните one hot encoding для всех категориальных признаков. Затем объедините результат с сохранённым DataFrame, чтобы иметь возможность выявить и удалить лишние или отсутствующие категории.
-
Удаление лишних признаков: После объединения данных, удалите первую строку (которая соответствует обучающему DataFrame). Это обеспечит согласованность между обучающей и производственной выборками, избегая наличия элементов, которых нет в обучающем наборе.
- Обработка отсутствующих категорий
Если в новых данных отсутствуют категории, которые были в обучающем наборе, это может вызвать ошибки. Чтобы избежать этого, имейте в виду следующие шаги:
-
Ввод нулевых колонок: При одномоментном кодировании убедитесь, что для отсутствующих категорий вводятся нулевые векторы. Это поможет системе правильно обрабатывать даже те случаи, когда некоторые значения отсутствуют.
-
Постоянный мониторинг: Внедрите систему мониторинга для отслеживания изменений в распределении признаков и категории. Как только системы зафиксируют, что новые категории начали появляться, можно либо расширить набор данных, либо обновить модель.
- Разработка документации и тестирование
Документируйте все ваши подходы к обработке категориальных признаков. Это вам поможет поддерживать согласованность в команде и легко адаптировать процесс в будущем. Также обязательно протестируйте все изменения на валидационном наборе данных, прежде чем внедрять их в производственную среду.
- Итог
Обработка категориальных признаков в машинном обучении требует комплексного подхода, особенно в производственной среде. Следуя предложенным вопросам, вы сможете минимизировать риск ошибок и обеспечить устойчивую работу вашей модели при запуске в реальных условиях. Постоянное внимание к возможным изменениям в данных и подготовка к ним — ключ к успешной реализации машинного обучения в бизнесе.