Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, содержащий ЭКГ-сигналы с 5 различными классами, описывающими качество конкретного окна ЭКГ-сигнала. Мне нужно создать модель машинного обучения для предсказания качества сигнала на основе признаков, извлеченных из каждого окна.
Набор данных содержит 1020 окон по 5 секунд, с следующим распределением меток:
- Очень хорошо: 485 случаев
- Хорошо: 272 случая
- Умеренно: 138 случаев
- Плохо: 75 случаев
- Плохое: 50 случаев
Набор данных несбалансирован, поэтому я еще не провел отбор признаков. Я узнал, что отбор признаков следует проводить перед увеличением данных, чтобы гарантировать, что синтетические данные, созданные для балансировки набора данных, повлияют на значимость признаков. Однако я также читал, что разделение на обучающую и тестовую выборки должно выполняться перед отбором признаков. Я обеспокоен тем, что, если я разделю данные, нехватка данных меньшинств повлияет на процесс отбора признаков.
Я новичок в машинном обучении, поэтому буду признателен за любые предложения по правильному подходу к этому. Любые дополнительные советы будут очень полезны.
Разделение на обучающую/тестовую выборки должно выполняться перед отбором признаков, чтобы выбор признаков для модели не зависел от тестового набора (поэтому вы также можете проверить качество отбора признаков).
Если вы обеспокоены достаточной представленностью отдельных классов меток, вы можете провести стратифицированную выборку для разделения на обучающую/тестовую выборки, чтобы гарантировать, что у вас будет достаточно каждого класса в обеих выборках.
Данная проблема :-
Эта проблема заключается в создании модели машинного обучения для предсказания качества ЭКГ-сигнала из несбалансированных данных, где отбор признаков, увеличение данных и разделение на обучающую и тестовую выборки требуют тщательной обработки, чтобы избежать предвзятости в классах меньшинств во время выбора признаков и обеспечить корректную модель.
Решение:-
Исходя из вышеуказанной проблемы, я хотел бы предложить алгоритм многоклассовой классификации в машинном обучении с нейронными сетями через такие фреймворки, как TensorFlow / PyTorch, что является лучшим подходом для построения вашего алгоритма машинного обучения.
Жизненный цикл построения модели машинного обучения включает в себя :-
1.Сбор данных :- первый шаг, который вы уже сделали.
2.Предобработка данных :- собранные данные проверяются на наличие нулевых значений и требуют следующих шагов:
1. проверка на наличие нулевых значений
2. удаление нулевых значений
3. моделирование данных
4. разметка данных
5. выполнение исследовательского анализа данных
3.Отбор признаков:- на основе исследовательского анализа данных выберите необходимые признаки и нормализуйте их для достижения лучших результатов модели.
4.Построение модели :- проведите разделение на обучающую и тестовую выборки с учетом необходимых условий, которые могут быть представлены ниже.
| Обучение | Тест |
|---|---|
| 70 | 30 |
| 80 | 20 |
| 60 | 40 |
после выбора правильного метода разделения на обучающую и тестовую выборки создайте модель с помощью фреймворков `PyTorch/ TensorFlow/ SKLearn`.
5.Оценка модели :- после построения модели оцените ее.
6.Оптимизация модели :- после завершения многоклассовой классификации ЭКГ-сканов продолжайте проверку на точность и на основе этой точности принимайте решение о следующих шагах:
1. Используйте ансамблевые методы для повышения точности и соответствия модели
2. Используйте противостоящее обучение или другие различные методы оптимизации модели для улучшения работы
7.Развертывание модели:- если это приложение “от конца до конца”, то убедитесь, что вы создаете дизайн интерфейса и затем реализуете анализ модели на серверной стороне и развертываете его с использованием облачных провайдеров и Docker.
Ответ или решение
Когда вы работаете с несбалансированным датасетом, например, с данными о качестве ЭКГ-сигналов, важно правильно спланировать порядок выполнения всех этапов машинного обучения, включая разделение на обучающую и тестовую выборки, отбор признаков и методы работы с несбалансированными данными. Далее приведены советы и рекомендации по этому процессу.
1. Разделение на обучающую и тестовую выборки
Разделение данных на обучающую и тестовую выборки должно произойти в первую очередь, до этапа отбора признаков. Это необходимо для того, чтобы гарантировать, что модель будет оцениваться на независимых данных, и оценка её производительности будет адекватной. Важно выполнить стратифицированное разделение: это значит, что при разделении на выборки количество экземпляров каждой категории (например, "Очень хорошая", "Хорошая", "Умеренная" и т. д.) пропорционально сохраняется как в обучающей, так и в тестовой выборке. Это особенно важно для вашей задачи из-за значительного дисбаланса классов в наборе данных.
2. Отбор признаков
После завершения этапа разделения выборок следует перейти к отбору признаков. Так как у вас имеется несбалансированный набор данных, разумно использовать методы, которые учитывают статистическую значимость признаков в контексте предсказания классов с наименьшим количеством экземпляров. Это позволит снизить вероятность игнорирования значимых признаков из-за их недостаточной представленности в данных.
Лучшие практики для отбора признаков включают:
- Использование алгоритмов, адаптированных для несбалансированных данных, таких как случайные леса или методы, учитывающие важность классов.
- Применение методов машинного обучения для гибридного подхода. Например, можно использовать методы понижения размерности (например, PCA) для выявления скрытых паттернов или применение алгоритмов отбора признаков, таких как LASSO.
3. Устранение несбалансированности
После выполнения отбора признаков и перед построением модели рекомендуется использовать методы балансировки классов, такие как:
- Увеличение данных: использование техник, таких как синтетическое увеличение (например, SMOTE), поскольку этот метод создаёт синтетические примеры на основе существующих, что особенно полезно для классов с низким представлением.
- Сокращение данных: уменьшение количества экземпляров из класса с высоким представлением, что может помочь сбалансировать общий набор данных, однако требует осторожности, поскольку может привести к потере важной информации.
4. Построение модели
После выполнения всех вышеперечисленных шагов, можно перейти к этапу построения модели. Используйте такие фреймворки, как TensorFlow или PyTorch для разработки глубинных нейронных сетей, или библиотеки, такие как scikit-learn, для более простых моделей.
5. Оценка и оптимизация модели
После обучения модели обязательно проведите её оценку на тестовой выборке. Используйте метрики, учитывающие дисбаланс, такие как F1-score, матрица ошибок и площадь под ROC-кривой (AUC-ROC). Если модель показывает низкую производительность, потребуется вернуться к этапам отбора признаков и балансировки классов.
Заключение
При работе с несбалансированными данными важно тщательно продумать каждый этап. Начинайте с разделения данных на обучающую и тестовую выборки с стратифицированным подходом, затем проведите отбор признаков, после чего работайте с балансировкой классов и, наконец, создавайте и оценивайте модель. Такой подход обеспечит надёжность и точность ваших предсказаний.