Вопрос или проблема
У меня есть образец данных о расположении около 10 банкоматов, а также их количестве использования (внесения наличных, снятия наличных и других операций) за последние 3 месяца. Я планирую собрать дополнительные данные, такие как ближайшие места коммерческого интереса и другие, где может быть спрос на наличные. Данные собираются на расстоянии примерно 300 метров от каждого банкомата, то есть места коммерческого интереса рядом с банкоматом.
Я хотел бы создать модель «оценки/рейтинга», которая могла бы принимать во внимание все эти входные данные и ранжировать эти 10 банкоматов на основе их использования и мест экономического интереса.
Насколько я искал в Google, я не смог найти ответы, которые могли бы предоставить решение. Я довольно новичок в области науки о данных, и любые предложения/рекомендации будут очень ценны.
Если вы хотите использовать модель предсказания, то вам нужна четко определенная цель. В вашем случае использование банкомата является неопределенным понятием. Вы не можете измерить его таким, каким оно есть сейчас. Если вы решите эту проблему, то то, что вас интересует, это алгоритмы, называемые методами ранжирования или обучением к ранжированию.
Аннотация из Википедии
Обучение к ранжированию или ранжирование, полученное с помощью машинного обучения (MLR), является
применением машинного обучения, обычно супервизированного, полусупервизированного
или обучения с подкреплением, в создании моделей ранжирования для
систем информационного поиска. Обучающие данные состоят из списков
элементов с некоторым частичным порядком, установленным между элементами в каждом списке.
Этот порядок обычно задается путем присвоения числового или порядкового
балла или бинарного суждения (например, “релевантен” или “не релевантен”) для каждого
элемента. Цель модели ранжирования — ранжировать, то есть производить
перестановку элементов в новых, невидимых списках таким образом, который “похож”
на ранжирование в обучающих данных в каком-то смысле.
Давайте перейдем к другой рабочей области, чтобы сделать пример легче для понимания. Пример взят из страницы учебника TowardsDataScience.
У вас есть интернет-магазин, и вы хотите ранжировать свои продукты таким образом, чтобы они сортировались на странице поиска и максимизировали ваши доходы. Вашими характеристиками являются атрибуты продукта, а цель — покупать ли посетителю или нет в текущей сессии.
Вы обучаете классификатор (например, LogisticRegression) и получаете вероятность предсказания для этого класса в качестве ранжирования.
Ответ или решение
Для решения задачи ранжирования банкоматов на основе их использования и экономических данных с целью создания модели оценки/ранжирования, вам необходимо учитывать несколько ключевых факторов и применить подходы машинного обучения. Ниже представлен подробный план, который позволит вам организовать данные и построить эффективную модель.
1. Сбор и подготовка данных
А. Сбор данных
Соберите данные о 10 банкоматах, включая:
- Факторы использования: количество депозитов, снятий наличных и других операций за последние 3 месяца.
- Экономические данные: создайте списокNearby Commercial Interests (коммерческих интересов) в радиусе 300 метров от каждого банкомата. Это могут быть магазины, рестораны, офисные здания и другие места, где может возникнуть спрос на наличные деньги.
Б. Чистка и обработка данных
- Убедитесь, что данные чистые и не содержат пропусков. Это можно сделать с помощью методов очистки данных, таких как удаление дубликатов или заполнение недостающих значений.
- Преобразуйте категориальные данные (например, типы коммерческих интересов) в числовые, используя кодирование, например, One-Hot Encoding.
2. Определение метрик для оценки
Чтобы построить модель рейтинга, важно определить, какие метрики будут использованы для оценки. Используйте такие параметры, как:
- Общие операции: сумма всех операций (депозиты + снятия + другие).
- Количество коммерческих интересов: число объектов в радиусе 300 метров.
- Типы коммерческих интересов: различные категории могут иметь разные веса. Например, наличие банков или крупных магазинов может увеличить важность.
3. Создание модели ранжирования
А. Модель линейной регрессии
Можно использовать линейную регрессию, чтобы предсказать целевую переменную, основанную на собранных характеристиках. Целевая переменная будет представлять собой некоторый итоговый балл для каждого банкомата, который будет использоваться для ранжирования.
Б. Использование методов обучения с учителем
- Используйте алгоритмы, такие как Logistic Regression или Gradient Boosting, чтобы обучить модель на имеющихся данных. Каждому банкомату будет присвоен определенный рейтинг на основе его использования и наличия экономических объектов рядом.
4. Оценка модели
- Используйте перекрестную проверку (cross-validation) для оценки производительности модели. Это поможет избежать переобучения и даст более точную оценку качества модели.
- Учитывайте метрики, такие как точность (accuracy), F1-score и ROC-AUC для бинарной классификации, если применимо.
5. Ранжирование и визуализация
После того как модель будет обучена, получите рейтинги для всех 10 банкоматов. Оцените их по убыванию:
- Создайте таблицу с результатами, где каждый банкомат будет иметь свой итоговый балл на основании ранее определенных метрик.
- Используйте визуализацию данных (например, графики или диаграммы) для наглядного представления результатов, что поможет лучше понять распределение утилізації.
Заключение
Создание модели ранжирования банкоматов на основе использования и экономических факторов требует тщательного анализа данных и применения методов машинного обучения. Это поможет вам эффективно управлять банкоматами, увеличивая их доступность в финансовом сервисе. Вы можете улучшить свою модель, добавив дополнительные данные, такие как временные паттерны использования (например, часы пикового использования) или местоположение банкоматов относительно транспортных потоков.