Вопрос или проблема
Перед тем как описать свою проблему, я объясню свою выборку данных.
Я создал биологическую базу данных, состоящую из микробных данных с 15 географически близких мест, и для каждого из них у меня есть 100 временных точек, всего 1500 точек данных. Я пытаюсь предсказать наличие или отсутствие определенной бактерии на основе других бактерий. Таким образом, мои 1200 объясняющих переменных — это виды бактерий, и они непрерывны от 0 до 1 (например, если бактерия составляет 50% обнаруженных бактерий в тот день, то это будет 0.5). Искомая мною бактерия присутствует только в летнее время, поэтому в моем наборе данных 1420 отсутствий и 80 присутствий, из которых 80 присутствующих находятся в группе в середине моего годового набора данных.
Я бы хотел создать ряд временных задержек, чтобы увидеть, смогу ли я точно определить, будет ли этот вид бактерий присутствовать в какой-то момент в будущем (двоичная зависимая переменная), если микробное сообщество выглядит определенным образом в прошлом. С этой целью я использовал множество регрессионных моделей, в основном метод случайного леса с перекрестной проверкой, который работает довольно хорошо, но я считаю, что это связано с тем, что мои данные нестабильны. В теории мои данные должны быть стационарными в течение нескольких лет, но у меня всего один год. Я справился с дисбалансом классов с помощью SMOTE, и когда я случайным образом меняю присутствие/отсутствие бактерий, модели работают плохо.
Я ожидал, что модель исключит некоторые временные точки из прошлого, например, 12 временных точек будет соответствовать 6 неделям назад на каждом месте, поэтому маловероятно, что это сработает (я думаю, что микробное сообщество с середины апреля не должно предсказывать наличие этой бактерии в начале июня), но матрица путаницы для тестового набора данных все еще выглядит так: истинно негативные: 257, ложно негативные: 4, ложно позитивные: 9, истинно позитивные: 12.
Является ли мой подход использования RF для временных задержек в этом контексте фундаментально неправильным? Было бы более целесообразно использовать LSTM?
Ответ или решение
Ваш вопрос действительно поднимает важные аспекты выбора модели для оценки присутствия или отсутствия определённой бактерии на основе временных задержек (time-lag) в данных микробной экосистемы. Давайте рассмотрим ключевые моменты, которые помогут вам выбрать подходящую модель, а также предложим возможные методы и подходы.
Понимание структуры данных
Ваши данные имеют ряд особенностей:
- Непрерывные переменные: Вы используете относительные abundances бактерий, что позволяет применять регрессионные модели.
- Временные зависимости: Ваши данные имеют временные зависимости, и присутствие искомой бактерии может быть связано с её предшествующими значениями в микробной экосистеме.
- Дисбаланс классов: Присутствие искомой бактерии сильно дисбалансировано, что является известной проблемой при построении классификационных моделей.
Выбор модели
1. Random Forest (RF)
Использование Random Forest является хорошим стартовым вариантом благодаря его robust подходу к обработке данных с большим количеством признаков и способности работать с отсутствующими данными. Тем не менее, RF не учитывает временные зависимости по умолчанию. Вы можете рассмотреть следующие доработки:
- Создание временных задержек: Попробуйте создать функции, представляющие временные задержки (например, значения 1, 2, 6, и 12 временных точек назад), и добавить их в ваш набор данных.
- Используйте изменение: Вместо непосредственного значения каждого измерения, рассмотрите использование разности между значениями в разные временные моменты (например, на какое изменение указывает присутствие других бактерий перед появлением вашей искомой бактерии).
2. LSTM (Long Short-Term Memory)
LSTM — это более продвинутый подход, особенно для временных рядов. Он может запоминать долгосрочные и краткосрочные зависимости. Однако его нужно настроить, и вам потребуется достаточно данных для его обучения.
Рекомендации по использованию LSTM:
- Формат данных: Необходимо преобразовать ваши данные в структуру последовательностей, чтобы модель могла учитывать временные зависимости. Например, вход LSTM будет иметь форму (число примеров, длина временной последовательности, число признаков).
- Настройка модели: Попробуйте различные гиперпараметры (количество слоев, размер слоев, функции активации и т.д.), чтобы оптимизировать модель под ваши данные.
3. Альтернативные подходы
- Методы временных рядов: Если вы допустите определённые упрощения в модели, рассмотрите использование авторегрессионных интегрированных скользящих средних (ARIMA) или SARIMA. Эти модели хорошо подходят для анализа временных рядов, хотя потребуют больше предположений относительно структуры данных.
- Гибридные модели: Используйте комбинированные подходы, которые включают как RF для извлечения признаков, так и LSTM для анализа временных зависимостей.
Управление дисбалансом классов
Вы уже применяете SMOTE, что является хорошей практикой. Кроме того, рассмотрите:
- Отбор признаков: Удалите наименее значимые переменные, чтобы улучшить обучаемость модели.
- Измените целевую переменную: Рассмотрите возможность изменить целевую переменную так, чтобы создать дополнительные классы для уменьшения дисбаланса, если это оправдано.
Заключение
Ваш подход к использованию RF не является полностью ошибочным, но применение LSTM может дать более точные результаты с учетом временных зависимостей. Попробуйте комбинировать оба метода, учитывая временные задержки, и измерьте их производительность через перекрестную валидацию. Не забывайте о важности визуализации результатов и анализа важности признаков для лучшего понимания вашего модельного процесса. Удачи в ваших исследованиях!