Содержание

Вопрос или проблема
Заголовок:
Текст:
Обзор набора данных:
Ключевые характеристики:
Цель:
Проблемы:
Вопросы:
Что я пробовал:
Теги:
Ответ или решение
Как обрабатывать предсказания с двумя переменными категориального типа высокой кардинальности?
Введение
1. Методы кодирования
2. Рекомендации по моделям
3. Аномалии и проверка предсказаний
Заключение

Вопрос или проблема

Заголовок:

Как справиться с прогнозами с двумя категориальными переменными высокой кардинальности?

Текст:

Здравствуйте, всем,

Я работаю над проектом в области машинного обучения и был бы признателен за советы по выбору лучших методов обработки моих данных. Вот обзор моей проблемы:

Обзор набора данных:

У меня есть набор данных с тремя колонками:
- ProjectCode: категориальная переменная, представляющая проект. (~6 уникальных значений на категорию)
- RelSubRelPair: категориальная переменная, представляющая пары компонентов (~326,000 уникальных значений).
- ClearanceActual: непрерывная переменная, представляющая измерение.

Ключевые характеристики:

Каждая RelSubRelPair может принадлежать нескольким ProjectCode (до 6 проектов).
Идеально, чтобы ClearanceActual для одной и той же RelSubRelPair в разных проектах были последовательными. Когда оно значительно отклоняется, это считается аномалией.
Прогнозы должны быть внутри категорий, т.е. модель должна предсказывать ожидаемое ClearanceActual для данной RelSubRelPair и ProjectCode.

Цель:

Мне нужно:
1. Построить модель, которая предсказывает ClearanceActual для новой комбинации RelSubRelPair и ProjectCode.
2. Обнаруживать аномалии, сравнивая предсказанное значение с фактическим значением.

Проблемы:

Высокая кардинальность: RelSubRelPair имеет более 326,000 уникальных значений, что делает кодирование one-hot неприемлемым из-за ограничений по памяти.
Категориальные зависимости: Прогнозы связаны как с RelSubRelPair, так и с ProjectCode, что делает кодирование и обобщение нетривиальным.

Вопросы:

Методы кодирования:
- Достаточно ли будет кодирования меток для переменных высокой кардинальности, или мне следует рассмотреть целевое кодирование, встраивания или другой подход?
Рекомендации по моделям:
- Будут ли более подходящими модели на основе деревьев (например, Random Forest, XGBoost) или нейронные сети с встраиваниями для такого типа данных?
- Существуют ли специализированные методы для прогнозирования внутри категорий, когда есть зависимости между ними?

Что я пробовал:

Я пробовал кодирование one-hot для категориальных переменных, но это вызвало проблемы с памятью из-за высокой кардинальности RelSubRelPair.
Я рассматривал кодирование меток, но не уверен, вводит ли оно смещение, поскольку предполагает порядковые отношения.

Буду признателен за любые советы или предложения! Спасибо заранее за вашу помощь.

Проблема работы с категориальными переменными высокой кардинальности в задачах предсказания – это часто встречающаяся сложность в машинном обучении. Давайте детально рассмотрим, как наилучшим образом подойти к вашей задаче, учитывая предоставленный вами контекст.

Введение

В вашем проекте вы используете три переменные:

ProjectCode: категориальная переменная с ~6 уникальными значениями.
RelSubRelPair: высококардинальная категориальная переменная с ~326,000 уникальных значений.
ClearanceActual: непрерывная переменная для измерений.

Вы хотите предсказать ClearanceActual для комбинаций из RelSubRelPair и ProjectCode, а также выявлять аномалии. Давайте обсудим стратегию обработки ваших данных.

1. Методы кодирования

Кодирование переменных – это первый и важный шаг. Стандартные методы, такие как one-hot кодирование, не подойдут из-за высокой кардинальности RelSubRelPair. Рассмотрим альтернативные подходы:

Target Encoding: Вы можете использовать кодирование на основе целевой переменной, в котором для каждого уникального значения категориальной переменной вычисляется среднее (или медиана) целевой переменной. Однако будьте осторожны с переобучением – чтобы минимизировать его, рассмотрите использование кросс-валидации или регуляризации.
Embedding Layers: Если вы рассматриваете нейронные сети, используйте слои встраивания (embedding layers). Они позволяют эффективно обрабатывать высококардинальные категориальные переменные, обучая их представления в более компактном пространстве.
Frequency Encoding: Данный метод заключается в замене категориальных значений их частотой в тренировочном наборе данных. Он достаточно прост и может помочь вашему алгоритму лучше интерпретировать данные без создания избыточного количества признаков.

2. Рекомендации по моделям

Теперь давайте обсудим, какие модели лучше всего подойдут для ваших данных:

Деревья решений (Random Forest, XGBoost): Деревья решений, особенно ансамблевые методы, как Random Forest и XGBoost, хорошо работают с категориальными переменными и могут справляться с высокой кардинальностью. Они могут эффективно учитывать взаимодействия между переменными.
Нейронные сети: Если вы выберете подход с embeddings, нейронные сети могут быть очень мощным инструментом. Подумайте об использовании сети с несколькими слоями, где входные данные представлены в виде векторов встраивания.
Specialized Techniques for Category Dependencies: Поскольку ваши переменные взаимосвязаны, подумайте о моделях, которые могут учитывать такую зависимость. Например, иерархические модели или модели смешанных эффектов могут помочь в учете этих факторов.

3. Аномалии и проверка предсказаний

Для контроля аномалий можете использовать следующие подходы:

Пороговые значения: Установите определённые пороговые значения различия между предсказанным и фактическим значением ClearanceActual.
Метрики производительности: Используйте метрики, такие как скорость изменения (change rate) для контроля отклонений. Выявление выбросов можно также проводить с помощью методов кластеризации или алгоритмов для обнаружения аномалий, таких как LOF (Local Outlier Factor).

Заключение

Работа с высококардинальными категориальными переменными требует продуманного подхода и экспериментов с различными методами кодирования и моделями. Рекомендуется протестировать несколько стратегий на ваших данных, чтобы выбрать наиболее эффективную. Постоянно проверяйте качество предсказаний и корректируйте вашу модель по мере необходимости. Успехов в вашем проекте, и если появятся дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать их!

Как обрабатывать предсказания с двумя категории переменными высокой кардинальности?