Вопрос или проблема
У меня есть проект, в котором требуется вычислить (с помощью регрессии), сколько времени займет задача. Из определения бизнес-проблемы ясно, что в данных существует некоторая временная зависимость, поэтому мне нужно разделить данные на обучающую и тестовую выборки по дате отсечения (вместо случайной выборки 70/30 из данных).
Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что, независимо от того, по какой дате я провожу разделение, распределение моей целевой переменной различно в тестовом и обучающем наборах. Более ранние целевые значения в наборе значительно больше, и в результате модель, обученная на обучающем наборе, склонна значительно переоценивать на тестовом наборе.
Есть ли какие-либо советы по поводу того, как справиться с чем-то подобным?
Похоже, у вас есть нестационарные данные, что может быть проблемой для моделирования.
Один из вариантов – полностью игнорировать все старые данные и обучаться/тестироваться только на новых данных. Таким образом, модель будет захватывать только новые взаимосвязи. Этот подход предполагает, что есть достаточно новых данных для обучения модели.
Другой вариант – сильно регуляризировать модель. Цель регуляризации – увеличить обобщающую способность.
Ответ или решение
Разделение временных данных: эффективные стратегии и рекомендации
В вашем проекте возникла задача прогнозирования временных затрат на выполнение задач с использованием регрессионного анализа. Поскольку временные данные обладают особыми характеристиками, важно учитывать их временную структуру при разделении на обучающую и тестовую выборки.
Проблема несоответствия распределения
Как вы отметили, проблема заключается в том, что распределение целевой переменной значительно различается в обучающей и тестовой выборках. Это может приводить к чрезмерным предсказаниям вашей модели. Основной причиной данной проблемы является наличие недостаточной стационарности данных, где старые данные могут не отражать актуальные тенденции.
Стратегии решения
Есть несколько подходов, которые могут помочь вам улучшить качество модели и справиться с вышеупомянутыми проблемами:
-
Изъятие старых данных:
- Рассмотрите возможность полной дисквалификации старых данных. Эта стратегия позволяет модели фокусироваться только на последних тенденциях, исключая влияние устаревших паттернов. Это оправдано, только если у вас есть достаточное количество свежих данных для обучения.
-
Регуляризация модели:
- Применение методов регуляризации может помочь модели лучше обобщать. Это включает в себя такие подходы как L1 (Lasso) и L2 (Ridge) регуляризации, которые могут снизить переобучение, заставляя модель оптимизировать свои веса и избегать переувеличения влияния выбросов или аномалий в данных.
-
Смена фрейма времени:
- Попробуйте различные временные интервалы для разбиения данных. Например, вы можете использовать более короткие временные промежутки для построения временных окон, что позволит вашей модели учитывать динамику изменений во времени.
-
Анализ скользящего окна:
- Внедрите стратегию анализа с использованием скользящего окна. Это позволит вам поочередно использовать разные подмножества данных для обучения и тестирования, что может помочь лучше захватывать временные зависимости и присутствующие в них аномалии.
-
Трансформация целевой переменной:
- Рассмотрите возможность применения трансформаций к целевой переменной, такие как логарифмическая трансформация, которая может помочь уменьшить эффект отклонений на результат прогнозирования.
-
Кросс-валидация по времени:
- Используйте методы кросс-валидации, основанные на времени, такие как TimeSeriesSplit из библиотеки scikit-learn. Эти методы обеспечивают корректное распределение данных во времени и сохраняют важные временные зависимости.
Заключение
Проблема разделения временных данных и различий в распределении целевой переменной требует эффективного и адаптивного подхода. Важно применять комбинацию техник анализа, регуляризации и трансформации данных, что позволит не только получить более точные прогнозы, но и создать устойчивую модель. Регулярная проверка данных и их динамики поможет вам оставаться на шаг впереди в моделировании и адаптации к новым условиям.
Релевантные источники, такие как исследования, касающиеся стационарных и нестационарных процессов, могут дополнительно обогатить ваше понимание и подход к решению данной задачи.