Вопрос или проблема
Я работаю над случаем использования страхования, чтобы построить классификатор логистической регрессии для прогнозирования, истечет ли полис или нет. Набор данных содержит более 20 категориальных признаков для полиса. Каждый категориальный признак может иметь несколько значений, из которых только одно будет применимо к полису в данный момент. Например, может быть несколько способов оплаты премии (например, ежегодно, полугодично, ежеквартально или ежемесячно). К полису будет прикреплено одно из этих значений. В рамках уменьшения числа признаков я использовал тест хи-квадрат против моего целевого признака (истечет ли полис или нет) и удалил несколько признаков. После этого я создал дублирующие переменные (0 или 1) для всех из них и попытался найти корреляцию с помощью функции .corr() в pandas. Эта операция помогла выявить некоторые дублирующие признаки, которые имеют высокую корреляцию с целевым признаком, например, конкретное значение типа продукта, типа продления, источника бизнеса. С помощью этих дублирующих переменных я обучил свой классификатор логистической регрессии, который дает точность 94%, точность 81%, полноту 98% и площадь под кривой AUC 0.98, что я считаю признаком переобучения модели.
Я верю, что если я использую эту модель на полисе, который не имеет значений категориальных признаков, на которых она обучена, она потерпит неудачу.
Пожалуйста, дайте мне знать, правильно ли использовать отдельные значения категориальных признаков для обучения модели? И если это значение отсутствует/не применимо к новым данным, то модель не сможет предсказать с высокой точностью. Пожалуйста, дайте рекомендации, как осуществляется выбор признаков в таком случае и как должна быть обучена модель. Буду признателен, если будет предоставлена ссылка на аналогичные реализации.
Похоже, что это отличная задача для catboost. Попробуйте
Я верю, что если я использую эту модель на полисе, который не имеет значений категориальных признаков, на которых она обучена, она потерпит неудачу. Любой набор данных, у которого есть большой сдвиг ковариат, потерпит неудачу.
ПРИМЕЧАНИЕ ознакомьтесь с документацией catboost, там есть раздел по выбору признаков.
Ответ или решение
Логистическая регрессия для категориальных признаков с множественными значениями в каждой категории
Ваша задача по предсказанию вероятности истечения полиса страхования с использованием логистической регрессии представляет собой интересный и актуальный пример применения машинного обучения в страховой отрасли. Давайте подробно рассмотрим ваши вопросы и возможные подходы к улучшению модели.
Использование индивидуальных значений категориальных признаков
Использование отдельных значений категориальных признаков для обучения модели действительно является распространённой практикой. Однако, как вы правильно заметили, если модель обучена на определённых значениях и столкнётся с новыми, не встречавшимися в обучающем наборе, это может привести к снижению её точности. Это явление принято называть «перекрытием признаков» (feature overlap) и «изменением ковариат» (covariate shift).
Чтобы минимизировать этот риск, можно использовать несколько подходов:
-
Создание категории "другое": Если у вас есть категории, которые встречаются редко, их можно объединить в единую категорию "другое". Это поможет модели лучше обрабатывать новые, неожиданные значения.
-
Регуляризация: Применение методов регуляризации, таких как L1 (Lasso) или L2 (Ridge), может помочь избежать переобучения, отсекать незначимые признаки и способствовать лучшему обобщению модели на новые данные.
-
Кросс-валидация: Используйте кросс-валидацию для оценки качества модели. Это позволит вам получить более надёжные оценки её производительности на различных наборах данных.
Отбор признаков
Ваше решение использовать тест хи-квадрат для отбора признаков является разумным шагом. Вот несколько дополнительных методов, которые могут оказаться полезными:
-
Метод постоянного удаления: Вы можете поэтапно удалять менее значимые признаки, основываясь на их коэффициентах и значимости (p-значения), чтобы увидеть, как это влияет на производительность модели.
-
Использование обратного исключения: Начните с полной модели и постепенно исключайте наименее значимые признаки. Это может помочь выявить наиболее влиятельные факторы.
-
Адаптация к CatBoost: Кроме использования логистической регрессии, рассмотрите возможность применения CatBoost. Эта библиотека специализирована на работе с категориальными данными и может автоматизировать процесс кодирования и выбора признаков. CatBoost эффективно справляется с ковариатным смещением и может быть более устойчивым к изменениям в данных.
Обучение модели
Если модель проявляет признаки переобучения, рассмотрите следующие стратегии для улучшения её устойчивости:
-
Увеличение объёма данных: Если это возможно, попробуйте собрать больше данных для тренировки. Это поможет улучшить обобщающие способности модели.
-
Эксперименты с гиперпараметрами: Настройка гиперпараметров модели может значительно повлиять на её производительность. Используйте перебор (grid search) или случайный поиск (random search) для выявления наилучших параметров.
-
Смешивание моделей: Используйте ансамбли моделей, комбинируя результаты логистической регрессии с другими алгоритмами, что может улучшить общую точность предсказаний.
Заключение
Ваша задача очень важна и требует тщательного подхода к обработке категориальных данных и построению надежной модели. Учитывая вышеизложенные рекомендации, вы сможете улучшить свою модель логистической регрессии или рассмотреть возможность применения альтернативных алгоритмов, таких как CatBoost, которые могут оказаться более эффективными для вашей задачи.
Дополнительно, рекомендуем ознакомиться с официальной документацией CatBoost здесь для получения более глубоких технических деталей и примеров реализации.