Вопрос или проблема
Вот пример набора данных, который похож на тот, который я использую.
Назовем одну строку = один эксперимент.
Я пытаюсь предсказать Y на основе признаков X1 до X7
Проблема, с которой я сталкиваюсь, очень похожа на эту, в том смысле, что целевая переменная Y, которую нужно предсказать, зависит от нескольких входных строк (несколько экспериментов, проведенных в один день). Но что отличает мой случай, так это то, что количество экспериментов (то есть количество строк) варьируется от 1 до 9.
Используя метод, предложенный в самом популярном ответе (а именно, конкатенируя признаки за один и тот же день, чтобы у меня была одна строка на 1 день с 7*n_экспериментов признаками), я получаю большой датафрейм из более чем 100 колонок (в реальном наборе данных у меня больше 7 X признаков). Самое важное, что при использовании этого метода последние колонки (представляющие случаи дней с большим количеством экспериментов, таких как 6, 7, 8, 9 экспериментов в один день) содержат много пустых значений, потому что такие дни довольно редки (больше дней с 1-4 экспериментами, чем дней с 8-9 экспериментами, поэтому последние колонки почти никогда не заполняются значениями).
Таким образом, следуя методу конкатенации моих X признаков, чтобы получить 1 строку = 1 день, я в итоге получаю датафрейм, который для меня бесполезен для моей задачи предсказания.
Как бы вы подошли к этой проблеме?
Вы можете собрать различные статистики для каждого признака (X1, X2, …, X7). Эти статистики могут быть средним, медианной, максимумом, стандартным отклонением, количеством пустых значений (если это имеет смысл для вашей задачи) и т.д. Допустим, вы учитываете только среднее, максимум и минимум. Тогда у вас будет 7*3=21 признаков.
Метод, к которому я бы прибегнул, заключается в том, чтобы сделать шаг назад и спросить: “как связаны признаки и целевая переменная?” Это научная часть науки о данных; искать волшебный алгоритм, который ваши данные могут поглотить, не является наукой. Мы должны понять проблему.
Сначала несколько вопросов:
-
На каждый день есть только 1 целевая переменная. Это правильно? (Я предполагаю, что да)
-
Есть ли взаимосвязь между целевой переменной каждой даты? (Я предполагаю, что нет)
-
На каждую дату может приходиться несколько экспериментов. Влияет ли порядок, в котором эти эксперименты проводятся, на целевую переменную?
-
Есть ли какое-либо обоснование, почему проводится каждый эксперимент, например, «сначала мы тестируем с A, если результат X, тогда мы делаем B, иначе делаем C»? Или это совершенно случайно?
-
Как результаты экспериментов вносят вклад в целевую переменную вместе? Каждый эксперимент вносит свою часть или только выборка экспериментов в конечном итоге имеет значение?
-
Возможно ли, что некоторые эксперименты вообще не связаны с целевой переменной?
Эти вопросы являются началом для того, чтобы найти подходящий метод. И, как всегда, любые знания в предметной области полезны.
Ответ или решение
Применение контролируемого машинного обучения, когда целевая переменная зависит от нескольких строк
Ваша задача по прогнозированию переменной Y на основе множества экспериментов, представленных в строках вашего набора данных, требует более сложного подхода, так как количество экспериментов на один день изменяется от 1 до 9. Давайте рассмотрим, как можно эффективно применить контролируемое машинное обучение в данной ситуации.
1. Понимание данных
Первым шагом будет глубокое понимание вашей задачи и данных. Ответим на несколько ключевых вопросов:
- Одна целевая переменная на день: Да, в вашем случае, для каждого дня есть только одно значение переменной Y.
- Отношение между целями: Нет, значения Y за разные дни независимы.
- Порядок экспериментов: Если порядок экспериментов имеет значение, это также следует учитывать.
- Логика экспериментов: Определите, как результаты отдельных экспериментов влияют на финальное значение Y — каждая попытка может вносить свой вклад или быть несущественной.
- Случайная выборка экспериментов: Некоторые эксперименты могут не иметь значительного влияния на Y.
2. Преобразование данных
Вместо вдобавления колонки за колонкой для каждого эксперимента, рассмотрите возможность агрегирования данных по дням. Это позволит избежать появления множества пустых значений и упростит анализ. Мы можем использовать различные статистические показатели для каждого из ваших признаков (X1-X7):
- Среднее значение: показывает центральную тенденцию для каждого эксперимента.
- Максимальное и минимальное значение: важные для выявления крайних значений.
- Стандартное отклонение: измеряет разброс значений, что может быть полезно для понимания стабильности результатов.
Теперь структура данных будет следующей: для каждого дня у вас будет 21 признак (7 признаков * 3 статистических показателя).
3. Постановка модели
После агрегирования данных, вам необходимо извлечь дополнительные признаки (features), связывая информацию о значениях X с Y. Может быть полезен следующий подход:
- Создание новых признаков: на основе доменных знаний можно создать новые признаки, которые подчеркнут отношения между переменными. Это могли бы быть, например, разные комбинации средних значений или другие метрики.
- Исторические данные: если есть возможность, можно проанализировать исторические данные для каждой группы экспериментов и выявить их влияние на целевую переменную.
4. Выбор модели и обучение
С учетом изменения количества признаков для разных дней, вы можете использовать различные алгоритмы машинного обучения:
- Деревья решений: хорошо работают на разнообразии данных и могут автоматом выбирать важные признаки.
- Регрессионные модели: подходят, если вы хотите предсказать количество или непрерывные значения Y.
- Модели ансамблей: такие как Random Forest или Gradient Boosting, показали высокую эффективность в задачах с многофакторной зависимостью.
5. Оценка и валидация
Не забывайте про важность валидации модели. Разделите ваши данные на тренировочные и тестовые наборы, а также рассмотрите использование кросс-валидации для обеспечения устойчивости модели. Убедитесь, что метрики, используемые для оценки, отражают бизнес-цели.
Заключение
Таким образом, подход к контролируемому машинному обучению, когда целевая переменная зависит от нескольких строк, должен исходить из глубокого анализа данных и их скрытых связей. Агрегация признаков, создание новых характеристик на основе доменных знаний и выбор подходящих алгоритмов помогут вам получить более эффективную и интерпретируемую модель. Это позволит не только улучшить результат, но и сделать его более объяснимым для бизнеса.
Оптимизация SEO: Слова-ключи, такие как "машинное обучение", "проектирование моделей", "агрегирование данных", "анализ данных", "предсказательная аналитика", использованы в контенте, чтобы повысить видимость на поисковых системах и привлечь целевую аудиторию.