Вопрос или проблема
Мой набор данных состоит из комбинации двух баз данных. Одна база данных содержит индивидуальные данные о характеристиках и компенсации пяти главных исполнительных директоров крупных американских компаний. Вторая база данных содержит информацию о балансе компаний этих директоров. Я использую 4 индивидуально специфические переменные (например, возраст руководителя) из первой базы данных и около 15-20 специфических переменных компании из второй базы данных (например, общий профит компании). Это означает, что для руководителей одной и той же компании только 4 переменные уникальны для конкретного руководителя, а все специфические переменные компании одинаковы для всех 5 руководителей. Я хочу использовать XGboost для предсказания компенсации руководителей, используя эти индивидуально специфические и специфические для компании переменные. Можно ли использовать 5 руководителей из одной компании или мне следует использовать только 1 руководителя (Генерального директора) для каждой компании? Это уменьшит размер выборки с 8926 до 1703 наблюдений, но это обеспечит то, что все мои наблюдения действительно «уникальны». Большое спасибо!
Вы можете использовать всех руководителей, если считаете, что их компенсация определяется одной и той же функцией. То есть, при прочих равных, вы ожидаете, что все руководители будут получать одинаковую зарплату. Если это не так, возможно, вам стоит добавить характеристику, которая указывает функцию каждого руководителя (Генеральный директор, Финансовый директор…). В любом случае, тот факт, что часть характеристик одинаковы для нескольких примеров, не является проблемой.
Это было бы проблемой, если бы у вас было очень много примеров из одной компании и вы искали модель, которая применима ко всем компаниям. Если бы вы использовали много примеров из одной компании, ваша модель была бы смещена в сторону оплаты в этой компании, но поскольку у вас есть по 5 примеров из каждой компании, я не вижу в этом проблемы.
Ответ или решение
Для успешного применения XGBoost в контексте вашего набора данных, который включает индивидуальные и корпоративные характеристики, важно учитывать несколько ключевых аспектов.
F (Факты)
Ваш набор данных состоит из двух основных баз: индивидуальные данные о топ-менеджерах (например, возраст, должность) и корпоративные данные (например, прибыль компании). У вас есть 4 уникальных индивидуальных переменных для каждого из 5 топ-менеджеров в одной компании и 15-20 общих корпоративных переменных. Весьма интересно, что вы рассматриваете вопрос о том, использовать ли данные всех 5 управленцев одной компании или ограничиться только одним из них (например, CEO), что значительно сократит ваш набор данных.
O (Обоснование)
Использование данных всех 5 топ-менеджеров имеет свои плюсы и минусы. Если вы считаете, что вознаграждение (компенсация) исполнителей в рамках одной компании управляется едиными принципами (например, политики компании), то вполне допустимо объединить их данные.
Тем не менее, если различные роли (CEO, CFO и т.д.) подразумевают разные уровни компенсации, рекомендуется добавить дополнительную переменную, которая будет указывать на конкретную должность каждого топ-менеджера. Это позволит вашему алгоритму более точно предсказывать компенсацию, обираясь как на индивидуальные, так и на корпоративные аспекты.
R (Рекомендации)
-
Используйте все данные: Если у вас нет четкой информации о том, что компенсация различается по должностям, вы можете оставить всех 5 управленцев. Это будет полезно для общего понимания динамики компенсации внутри одной компании.
-
Добавьте переменную для должности: Если вы решите использовать всех исполнителей, убедитесь, что у вас есть переменная, которая отражает должность менеджера. Это поможет модели лучше обрабатывать различия в компенсациях.
-
Анализируйте выборку: Проведите предварительный анализ разброса компенсаций внутри компании, чтобы понять, действительно ли они сильно различаются.
-
Проверяйте результаты: Используйте перекрестную валидацию для оценки предсказательной мощности модели. Если модели с использованием отдельных исполнителей предсказывают хуже, возможно, стоит рассмотреть вариант, где используется только один представитель от компании.
E (Эмоции)
Фокусируясь на такой сложной задаче, как противопоказания в использования множества наблюдений для одним компаний, вы руководствуетесь стремлением к достижению достоверных и точных прогнозов. Это желание разборчиво и мудро, и будет способствовать получению надежных выводов из ваших данных.
S (Стратегия)
Выбор между использованием всех 5 топ-менеджеров и лишь одного зависит от контекста и ваших целей анализа. Если вы стремитесь к созданию модели, которая будет использоваться в разных компаниях, рекомендуется ограничить количество наблюдений по одной компании, чтобы избежать смещения. Однако добавление достаточного объема переменных может позволить вам учесть множественные влияния, что в конечном итоге улучшит модель предсказания.
Учитывая все приведенные соображения и рекомендации, вы сможете добиться максимальной эффективности от XGBoost, используя свой уникальный набор данных с учетом индивидуальных и корпоративных характеристик.