Вопрос или проблема
В настоящее время я пытаюсь смоделировать процесс, который имеет несколько последовательных этапов, где информация и результаты предыдущих этапов должны использоваться для прогнозирования последующих этапов. В данный момент я использую отдельные модели для каждого этапа, после небольшого исследования стало очевидно, что рекуррентные нейронные сети могут быть подходящим вариантом, но мне не удалось найти реализации, похожие на то, что я хочу. Любое алгоритмическое/методологическое решение должно уметь, по крайней мере, следующее:
- делать прогнозы на каждом этапе
- оценивать производительность, т.е. roc_auc, графики прироста и т.д.
- интерпретировать прогнозы на каждом этапе, т.е. LIME/Shapley
- включать предыдущие данные и результаты на последующих этапах
Входные данные табличные, любые предложения будут приветствоваться?
Ответ или решение
Для моделирования многошаговых процессов, где информация и результаты предыдущих шагов должны использоваться для прогнозирования последующих шагов, существует несколько алгоритмов и подходов, которые могут удовлетворить ваши потребности.
1. Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Как вы уже упомянули, RNN могут быть одним из выборов для вашего сценария. Они хорошо подходят для временных рядов и последовательных данных. Однако для табличных данных лучше рассмотреть улучшенные версии RNN, такие как LSTM (Долгая краткосрочная память) и GRU (Упрощенная единица управления). Эти модели могут запоминать информацию из предыдущих шагов и использовать её для прогнозирования текущих.
Реализация:
- Используйте библиотеки, такие как Keras или TensorFlow для построения моделей LSTM или GRU.
- Для каждой временной точки вы можете предсказать значение для текущего шага, используя результаты предыдущих шагов как входные данные.
2. Деревья решений и ансамблевые методы
Методы, такие как градиентный бустинг (например, XGBoost, LightGBM) и случайный лес, могут быть адаптированы для многослойного прогнозирования.
Реализация:
- Вам потребуется объединить данные из предыдущих шагов в единый набор данных, включая целевые переменные и признаки.
- Вы можете построить модель для каждого шага, где входом будут все ранее предсказанные значения и команды.
3. Модели на основе графиков (Graph Neural Networks)
Если ваши шаги имеют сложные зависимости и связи, возможно использование графовых нейронных сетей для моделирования этих взаимосвязей между шагами.
Реализация:
- Необходима дополнительная библиотека, такая как PyTorch Geometric или DGL для построения графовых структур.
Метрики и интерпретация
-
Оценка производительности: Вы можете использовать метрики, такие как ROC AUC, Lift Charts и другие, с помощью библиотек
scikit-learnилиstatsmodels. Убедитесь, что вы выполняете кросс-валидацию для более точной оценки. -
Интерпретация предсказаний: Для интерпретации предсказаний можно использовать инструменты, такие как LIME и SHAP. Эти инструменты помогут вам понять, какие факторы влияют на предсказания на каждом из шагов вашего процесса.
- Для LIME вы можете использовать
limeбиблиотеку, применяя её к вашим наборам данных. - Для SHAP можно использовать библиотеку
shapдля визуализации влияния переменных на предсказания.
- Для LIME вы можете использовать
Заключение
Ваш выбор алгоритма зависит от особенностей вашего конкретного случая и доступных ресурсов. Если ваши данные структурированы и имеют четкие временные зависимости, я рекомендую начать с LSTM или XGBoost и проанализировать, как они справляются с вашими требованиями о предсказаниях, оценке производительности и интерпретации результатов. Параллельно вы можете исследовать графовые нейронные сети, если ваши данные подразумевают сложные взаимосвязи.