- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Добавление шума к меткам в задачах бинарной классификации: Полное руководство
- Зачем добавлять шум?
- Пошаговое руководство
- 1. Импорт необходимых библиотек
- 2. Определение меток и модели
- 3. Генерация предсказаний с помощью модели
- 4. Добавление шума к меткам
- 5. Применение полученных меток
- Заключение
Вопрос или проблема
Примечание: Вопрос не о валидации/тестировании обученной модели.
Пусть у меня есть набор признаков без меток, я хочу приблизительно определить истинные метки (ради аргумента допустим, что это задача бинарной классификации).
У меня также есть обученная модель для предсказания меток. Теперь я хочу использовать эту модель (поскольку она обучена на истинных метках, она должна приблизительно соответствовать моему распределению) вместе с добавленным шумом (возможно, гауссовским), чтобы сгенерировать метки для этого неизвестного набора данных. Это всегда должно приводить к фиксированному размеру эффекта.
Как я могу это сделать? Мои признаки — это смесь категориальных и непрерывных значений.
Будет здорово проиллюстрировать добавление шума с помощью пакета numpy в Python.
Извините, я новичок!
Я не уверен, почему/где вы хотите применить шум, но если вы хотите добавить немного гауссовского шума к переменной, вы можете сделать это:
import numpy as np
target_dims = your_target.shape
noise = np.random.rand(target_dims)
noisy_target = your_target + noise
Теперь используйте noisy_target в качестве входных данных для вашей модели.
Добавление шума для увеличения данных, чтобы проверить коллинеарность и мультиколлинеарность в данных, чтобы проверить, можем ли мы использовать веса в логистической регрессии или нет.
dimesions = data.shape # чтобы получить размерность данных
noise = np.random.rand(dimesion)
noisy_data = data + noise # добавляем шум к существующим данным
вы также можете использовать np.random.(A или B) A=Нормальное B=Равномерное
Судя по комментариям и ответам, неясно, нужно ли добавлять шум к признакам (некоторые из которых категориальные) или к выходным предсказаниям.
- Если это первое, я бы настоятельно не рекомендовал напрямую нарушать признаки, вместо этого нарушайте/добавляйте шум к промежуточным эмбеддингам, которые генерируются. Есть библиотеки, которые это делают.
- Если это генерация распределений вокруг предсказаний, вы рассматриваете модели PMMI. По сути, эмбеддинги (из глубокого слоя) подаются в вероятностную модель, которая затем использует некоторые априорные данные для возврата окончательных предсказаний.
Ответ или решение
Добавление шума к меткам в задачах бинарной классификации: Полное руководство
В данной статье мы рассмотрим метод добавления шума к меткам, используя обученную модель для бинарной классификации. Это может быть полезно для создания более разнообразного набора данных для обучения, тестирования или анализа характеристик модели.
Зачем добавлять шум?
Добавление шума может помочь в различных сценариях:
- Улучшение обобщающей способности: Введение шума может помочь предотвратить переобучение на тренировочных данных.
- Изучение коллинеарности и мультиколлинеарности: Путем добавления шума можно проверить устойчивость модели.
- Проверка для анализа и экспериментов: Шум может помочь создать набор данных с фиксированным эффектом.
Пошаговое руководство
1. Импорт необходимых библиотек
Для начала нам понадобятся библиотеки numpy и, возможно, pandas для работы с данными.
import numpy as np
import pandas as pd2. Определение меток и модели
Предположим, что у вас есть уже обученная модель, которая может предсказывать метки 0 и 1. Мы будем использовать эту модель для генерации меток для нашего нового набора данных.
# Загрузите вашу обученную модель (например, с использованием joblib или pickle)
# model = joblib.load('model.pkl')
# Создание примера набора данных
n_samples = 100 # количество образцов
data = np.random.rand(n_samples, 5) # случайные значения для предикторов3. Генерация предсказаний с помощью модели
Сначала мы предскажем метки для нашего нового набора данных, используя существующую модель.
# Например, если ваша модель возвращает вероятности
pred_probs = model.predict_proba(data)[:, 1] # вернем вероятности для класса 1
pred_labels = (pred_probs > 0.5).astype(int) # преобразование вероятностей в бинарные метки4. Добавление шума к меткам
Для добавления шума мы можем использовать нормальное распределение. Необходимо установить желаемый размер эффекта, который будет определять величину добавленного шума.
std_dev = 0.1 # стандартное отклонение для шума
# Генерация шума
noise = np.random.normal(0, std_dev, size=pred_labels.shape)
# Благодаря тому, что метки бинарные, мы сначала приведём предсказания к вероятностному виду
noisy_labels_probs = np.clip(pred_probs + noise, 0, 1) # ограничим вероятность от 0 до 1
# Преобразование обратно в бинарные метки
noisy_labels = (noisy_labels_probs > 0.5).astype(int)5. Применение полученных меток
Теперь вы можете использовать noisy_labels в качестве новых меток для вашего набора данных.
# Создание DataFrame для хранения данных и меток
df = pd.DataFrame(data, columns=[f'feature_{i}' for i in range(data.shape[1])])
df['pred_labels'] = pred_labels
df['noisy_labels'] = noisy_labels
print(df.head())Заключение
Добавление шума к меткам может существенно помочь в анализе и улучшении характеристик модели. Используя вышеописанные методы, вы можете создать разнообразный набор данных, который поможет выявить скрытые зависимости и повысить обобщающие способности вашего классификатора.
Не забывайте, что при добавлении шума важно контролировать величину добавляемого воздействия, чтобы сохранить структуру исходного набора данных. Экспериментируйте с различными параметрами, чтобы найти наилучший подход для вашей конкретной задачи!