Вопрос или проблема
Прямой вопрос:
Какие альтернативные методы существуют для прогнозирования категориальных данных?
Детали:
Я регулярно обрабатываю данные, которые на 100% категориальные. Почти всегда это номинальные данные (хотя иногда могут включаться и порядковые данные, такие как ‘кварталы’). Когда приходит время запускать предсказательное моделирование, я чувствую себя ограниченным в использовании только одного метода: мультиномной регрессии.
Мне пока не удалось добиться успеха с использованием randomForest или деревьев решений из-за количества уровней в данных (например, некоторые переменные имеют более 111 уровней в наборе из 12000 наблюдений).
Я понимаю, что, учитывая ограниченный тип данных, мои варианты будут ограничены. Тем не менее, мне интересно, пробовал ли кто-то другой создавать предсказательные модели только с номинальными данными и какой метод был выбран.
Примечание: я использую R [3.6.1] для обработки и моделирования.
Существует множество алгоритмов машинного обучения с учителем для классификации.
Вот список, чтобы помочь вам начать:
- Деревья решений
- Деревья решений
- Случайный лес
- Усеченные деревья
- Наивный байес (NB)
- Алгоритм k ближайших соседей (k-NN)
- Методы опорных векторов (SVM)
- Нейронные сети / Глубокое обучение (DL)
Существует несколько способов решить эту проблему. Вы можете оставить классические алгоритмы, такие как k-NN, и поэкспериментировать с метрикой расстояния. Если вы закодируете все свои данные с помощью one-hot кодирования, вы можете использовать манхэттенское расстояние с k-NN и посмотреть, решит ли это вашу проблему. Во-вторых, вы можете попробовать поиграть с схемой кодирования, существуют более эффективные способы кодировать категориальные данные https://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/ — это одна из моих любимых библиотек для этой задачи, в ней реализовано множество методов. Вы все равно можете использовать случайный лес и в итоге построить приличную модель.
Ответ или решение
Вопрос о предсказании категориальных данных действительно является актуальным, особенно когда вы сталкиваетесь с данными, состоящими исключительно из номинальных (и иногда порядковых) переменных. Хотя многомерная логистическая регрессия — это классический метод для таких задач, существует множество альтернативных методов машинного обучения, которые помогут вам обойти ограничения традиционных алгоритмов.
Альтернативные методы для предсказания категориальных данных
-
Деревья решений
- Decision Trees: Это простой и наглядный способ классификации, который разбивает данные на основе значений входных переменных. Деревья решения могут быть переобучены, особенно с множеством уровней.
- Random Forest: Это ансамблевый метод, который строит множество деревьев решений и объединяет их результаты. Вы можете столкнуться с проблемами из-за большого количества уровней, но стоит поэкспериментировать с настройками гиперпараметров, такими как максимальная глубина дерева и минимальное количество образцов для разбиения.
-
Усеченные деревья
- Boosted Trees: Этот метод создает последовательность деревьев, где каждое следующее дерево исправляет ошибки предыдущего. Это может улучшить точность вашей модели, особенно при работе с высококачественными данными.
-
Наивный байесовский классификатор
- Naive Bayes (NB): Данный алгоритм хорошо подходит для категориальных данных, особенно когда категории независимы. Однако в этом случае важно учесть, что предположение о независимости может не всегда срабатывать.
-
Метод k-ближайших соседей (k-NN)
- Этот алгоритм может быть полезен, если вы правильно настроите метрику расстояния. Попробуйте использовать однократное кодирование для ваших данных и применить метрику Манхэттена.
-
Методы классификации на основе опорных векторов (SVM)
- SVM могут быть адаптированы для работы с категориальными данными с использованием различных методов кодирования.
-
Нейронные сети и глубокое обучение
- Нейронные сети могут обрабатывать сложные взаимодействия между переменными, но часто требуют больших объемов данных. Используйте специальные технологии кодирования входных данных для улучшения производительности.
Кодирование категориальных данных
Одним из самых важных этапов в предсказании с помощью машинного обучения является правильное кодирование категориальных переменных. Вот несколько подходов, которые вы можете рассмотреть:
- Одноразовое кодирование (One-Hot Encoding): Создает бинарные переменные для каждого уровня категориальной переменной. Это может привести к разреженности данных при большом количестве уникальных значений, но хорошо работает с многими алгоритмами.
- Целевое кодирование (Target Encoding): Заключается в замене каждого уровня категориальной переменной средним значением целевой переменной для этого уровня. Это может помочь уменьшить разреженность, но нужно быть осторожным, чтобы не привести к переобучению.
- Кодирование с порядком (Ordinal Encoding): Если у вас есть порядковые данные, вы можете закодировать их целыми числами, сохраняя порядок.
Заключение
Для успешного предсказания категориальных данных можно применять множество различных методов. Исследуйте различные комбинации алгоритмов и схем кодирования, чтобы найти наилучшее решение для вашей конкретной задачи. Эти подходы могут не только повысить точность моделей, но и улучшить интерпретируемость результатов. Не забывайте про кросс-валидацию и настройку гиперпараметров для повышения надежности вашей модели.