Как использовать метаданные точности измерений в классификаторе

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Подход к созданию признаков
Обучение и формирование модели
Заключение

Вопрос или проблема

Учитывая, что нужно приписать класс группам измерений с помощью классификационной модели, каким образом можно включить информацию о точности измерений?

Более конкретно, существует ли стратегия инженерии признаков для включения информации с намерением позволить модели оценивать подмножество выборки выше, чем другие подмножества?

Например, допустим, у меня есть информация о координатах и точности (широта, долгота, точность измерений) во временном ряду. Я хочу создать классификатор, который принимает группу из 2 пар координат и выводит класс для этой группы. Каждая выборка, таким образом, состоит из 2 пар координат.

Точность измерений может быть использована для указания модели, которым из этих измерений следует доверять больше, но сама по себе она не дает никаких подсказок о классе, к которому принадлежит выборка.

При наличии 3 выборок

[ # учитесь больше доверять первой паре координат при предсказании
    {'lat': 11, 'lon': 40, 'acc': 5},
    {'lat': 9, 'lon': 40, 'acc': 2}
],
[ # учитесь больше доверять второй паре координат при предсказании
    {'lat': 74, 'lon': 131, 'acc': 1},
    {'lat': 78, 'lon': 140, 'acc': 4}
],
[ # учитесь рассматривать эти координаты примерно одинаково
    {'lat': 74, 'lon': 131, 'acc': 1},
    {'lat': 78, 'lon': 140, 'acc': 1}
]

и предполагая, что acc является индикатором точности измерений пар координат, я хотел бы, чтобы модель больше доверяла первой паре координат в первой выборке, больше доверяла второй паре во второй выборке, а в третьей выборке равномерно доверяла обеим парам координат.

Какое представление данных могло бы обеспечить эту логику, учитывая, что данные будут подаваться в модель в табличной форме?

Вы можете использовать классификатор с несколькими метками, чтобы ваша модель могла использовать дополнительный признак для снижения своей уверенности в оценке. Если действительно существует корреляция между неточностью измерения и “acc”, модель должна учитывать это в своем предсказании через выход вероятности.

Ответ или решение

Для эффективного использования метаданных точности измерений в классификаторе, необходимо продумать стратегию подготовки данных, чтобы информация о качестве каждого измерения была интегрирована в модель. В вашем случае, с данными о координатах (широта и долгота) и их точности (measurement_accuracy), понадобится разработать представление данных, которое учтет эту точность при создании классификатора.

Подход к созданию признаков

Нормализация данных: Сперва приведем показатели точности измерений к единому масштабу. Например, можно нормализовать значения acc до диапазона от 0 до 1, чтобы легко использовать их как веса.
Создание новых признаков:
- Для каждой пары координат, можно создать новые признаки на основе измеренной точности, чтобы подчеркнуть их важность:
  - weighted_lat_1 = lat_1 * (1 / acc_1)
  - weighted_lon_1 = lon_1 * (1 / acc_1)
  - weighted_lat_2 = lat_2 * (1 / acc_2)
  - weighted_lon_2 = lon_2 * (1 / acc_2)
- Эти новые признаки (взвешенные координаты) позволят модели акцентироваться на более точных измерениях.
Введение признаков, индицирующих доверие:
- Можно добавить бинарные признаки, которые будут указывать, является ли конкретное измерение «надежным». Например:
  - is_reliable_1 = 1 если acc_1 < threshold (где threshold — пороговое значение точности)
  - is_reliable_2 = 1 если acc_2 < threshold
- Эти признаки позволят модели учитывать уверенность в каждом из координатных измерений.
Агрегация значений:
- Можете также рассмотреть возможность агрегирования координатных данных с учетом их точности. Например, можно создать усредненные координаты, взвешенные по точности:
  - mean_lat = (lat_1 / acc_1 + lat_2 / acc_2) / (1 / acc_1 + 1 / acc_2)
  - mean_lon = (lon_1 / acc_1 + lon_2 / acc_2) / (1 / acc_1 + 1 / acc_2)
- Это поможет модели видеть обобщенные данные, учитывающие доверие к различным измерениям.

Обучение и формирование модели

Выбор модели: Модели, такие как случайные леса, градиентный бустинг или нейронные сети, могут быть эффективными для данной задачи. Важно, чтобы выбранная модель могла учитывать важность признаков.
Обучение с весами:
- Вы можете использовать веса при обучении, которые основываются на точности измерений. Например, можно настроить алгоритм таким образом, чтобы ошибки на менее точных измерениях имели большее влияние на процесс обучения.
Валидация модели: Необходимо провести проверку итоговой модели, чтобы оценить её производительность с учетом точности измерений. Это можно сделать с помощью кросс-валидации на различных подмножествах данных.

Заключение

Таким образом, для интеграции информации о точности измерений в классификатор, необходимо провести многоступенчатую подготовку и агрегацию данных. Это позволит создать модель, которая не только будет учитывать сами координаты, но и важность каждого измерения, что в итоге повысит точность предсказаний.