Вопрос или проблема
Я использую Catboost, и одно из замечаний в руководстве заключается в том, что сказано не производить предварительную обработку с помощью one-hot кодирования.
В моих данных имеется единичная цель на строку, однако признак может иметь как тысячи значений, так и несколько значений, связанных с одной и той же строкой. Я борюсь с тем, как лучше представить эти данные для Catboost. В каждой строке может быть ноль, одно или двадцать этих значений.
Моя первая мысль заключалась в том, чтобы использовать 20 ‘колонок-держателей’ и поместить значения признаков в них для связи со строкой, однако здесь нет особого порядка значений признаков; одно и то же значение, как правило, будет ‘перепрыгивать’ между колонками.
Моя вторая мысль – это one-hot, столбец для каждого возможного значения признака. Это создаст тысячи новых признаков, каждый из которых будет активен только в небольшой процент времени в датасете. Мне кажется, что это неправильный подход, особенно поскольку Catboost явно говорит, чтобы этого не делать.
Моя третья мысль заключалась в том, чтобы дублировать мои данные так, чтобы этот признак имел одно значение на строку и дублировать образец цели для каждого активного значения признака для этого целевого шага. Так что если у меня есть 10 связанных значений, я создам 10 строк с одной и той же целью и разным значением признака в каждой строке.
Моя основная путаница заключается в том, как справиться с отношением “цель:значение-признака” в пропорции 1:много. Я читал о ‘извлечении признаков’, но не уверен, будет ли это работать в моем случае. Каждое конкретное значение признака активно только небольшой процент времени. Должен ли я просто игнорировать эти значения признаков, несмотря на то, что я знаю, что они должны влиять на цель?
Вероятно, существуют группы значений, которые будут вызывать одинаковый общий эффект на целевую переменную, однако какие значения группируются вместе, чтобы вызвать это, я не знаю заранее.
Мнения?
однако здесь нет особого порядка значений признаков
Это нормально. Просто произвольно установите порядок. Лексикографический порядок будет, вероятно, самым простым. Или предварительно обработайте свои тренировочные данные, чтобы присвоить метки ранга, с 1, являющимся наиболее часто встречающимся, и всегда представляйте их Catboost в порядке их ранговых меток.
вероятно, группа значений вызовет одинаковый общий эффект на целевую переменную, однако какие значения группируются вместе для этого, я не знаю заранее.
Нет проблем. Просто обучите модель XGBoost отдельно и проанализируйте полученный случайный лес. Первые несколько точек принятия решений в успешных деревьях reveal структуру. Используйте это, чтобы извлечь синтетические признаки, которые вы передаете Catboost во время обучения.
Ответ или решение
Обработка переменного количества значений признаков (в отношении 1:многие) — это распространенная задача в машинном обучении, особенно при работе с алгоритмами, которые не требуют предварительной обработки данных, такими как CatBoost. Давайте обсудим несколько подходов к этой ситуации.
### Подход 1: Использование нескольких колонок
Ваше первое предложение о создании дополнительных столбцов для хранения значений признаков имеет свои плюсы и минусы. Такой подход может работать, если вы сможете определить максимальное количество значений, которые могут находиться в одной строке. Однако это приведет к созданию многих пустых значений для строк, которым не хватает значений, и может усложнить структуру данных.
### Подход 2: Дублирование строк
Ваш второй подход, который включает дублирование строк, является достаточно распространенным решением для решения проблемы с переменным количеством признаков. Это действительно позволяет обеспечить, чтобы каждый признак имел свое собственное значение в отдельной строке. Однако это может привести к значительному увеличению размера данных, что может негативно сказаться на производительности модели.
### Подход 3: Группировка значений
Вы упомянули о возможности группировки значений, которые будут иметь схожее влияние на целевую переменную. В таком случае вы можете использовать алгоритмы кластеризации, чтобы изучить, какие значения действительно имеют схожие характеристики. Это даст вам понимание о том, какие группы значений можно создать. Например, вы могли бы использовать методы кластеризации как K-средние или иерархическую кластеризацию для поиска таких групп.
### Подход 4: Извлечение признаков
Если вы не уверены в значении конкретных признаков, вы можете использовать методы извлечения признаков. Например, вы можете создать новые признаки на основе количества различных значений, которые присутствуют в строке, или их частоту по всему набору данных.
### Подход 5: Использование CatBoost
CatBoost поддерживает категориальные признаки, которые могут принимать значения от множества возможных категорий. Вам нужно просто указать признаки категориальными в вашем наборе данных, и CatBoost будет обрабатывать их эффективно. Возможно, вам стоит создать структуру данных, где каждое значение признака будет представлено как категориальный тип. Это сможет уменьшить размерность вашего набора и избежать раздувания данных.
### Финальный совет
Соберите свои данные и проведите предварительный анализ, чтобы посмотреть, какие признаковы связи на самом деле имеют значение. Если это возможно, начните с нескольких базовых моделей и посмотрите, какие из этих подходов дают лучшие результаты. БП анализа и отбором лучших обучающих подходов вероятно, вы сможете найти более эффективное решение для вашей конкретной задачи. Также не забывайте про кросс-валидацию, чтобы оценить обобщающую способность вашей модели.
Если у вас есть больше конкретных вопросов или нужно обсудить детали по каждому из предложенных подходов, пожалуйста, не стесняйтесь задавать их!