Вопрос или проблема
Моя задача — выявить потенциальные ситуации для торговли и определить, сможет ли кандидат добиться успеха или нет. У меня есть система для идентификации кандидатов, но уровень ложных срабатываний очень высок.
Чтобы попытаться его снизить, я обучаю модель случайного леса в надежде заранее исключить кандидатов с высоким уровнем риска. Проблема в том, что я использую два разных источника данных: один из которых представляет собой 10-летнюю историческую запись, а другой — полученные в реальном времени данные, хранящиеся в отдельной базе данных. Если я разделяю исторические данные на обучающую и тестовую выборки (например, 0.7 – 0.3), результаты невероятно идеальны: никаких ошибок в классификации для категорий с сотнями наблюдений. Однако, когда я пробую применить обученную модель к наблюдениям из реальных данных, точность разметки составляет около 50%. Это сохраняется, несмотря на попытки изменить гиперпараметры и ввести новые характеристики.
Как я могу исследовать, есть ли существенные отличия между данными из двух источников, и как мне попытаться улучшить эту ситуацию?
Есть несколько вещей, которые вы можете сделать, хотя подробное описание ваших наборов данных сильно помогло бы:
Первое, что вам следует сделать — это тщательно сравнить два набора данных:
-
Присутствуют ли одинаковые характеристики в обоих наборах данных?
-
Собраны ли данные точно так же? Например, если возраст является характеристикой, убедитесь, что он не фиксируется по-разному. Допустим, один набор данных может использовать категории (<25, 25-50, 50+), а другой — точный возраст.
-
Как они отличаются по размеру?
-
Постройте распределение каждой характеристики в обоих наборах данных: отличаются ли они значительно, и почему? Вы могли бы протестировать гипотезу о том, что характеристика имеет одинаковое распределение в обоих наборах данных.
-
Ищите коррелирующие характеристики: коррелирующие друг с другом и с целевым распределением
Улучшение вашего алгоритма полностью зависит от ответов на эти вопросы. Если вы наблюдаете значительные различия между двумя наборами данных, то ваши исторические данные не будут хорошим обучающим набором для этой задачи.
Независимо от этого, ваша точность 100% вызывает подозрения, и, вероятнее всего, ваш алгоритм переобучается.
Ответ или решение
Для успешного решения проблемы с производительностью модели Random Forest в вашей задаче необходимо провести детальный анализ двух источников данных, а также обратить внимание на возможные причины переобучения.
1. Сравнение данных
Прежде чем вносить изменения в модель, важно провести тщательное сравнение ваших данных:
-
Полный состав признаков: Убедитесь, что оба набора данных содержат одни и те же признаки. Обратите внимание на наличие отсутствующих или дополнительных признаков в одном из источников.
-
Метод сбора данных: Важно, чтобы данные собирались одинаковым образом. Например, если признак «возраст» в одном наборе представлен категориями (<25, 25-50, 50+), а в другом — конкретным возрастом, это может привести к различиям в интерпретации и классификации.
-
Размеры наборов данных: Проанализируйте, насколько отличаются размеры тренировочного и тестового наборов. Классические проблемы с моделью часто возникают из-за несоответствия размера данных.
-
Распределение признаков: Постройте графики распределения каждого признака для обоих наборов данных. Выявите значительные различия и их возможные причины. Для статистической проверки можно использовать тесты на равенство распределений, такие как тест Колмогорова-Смирнова.
-
Корреляция признаков: Изучите коррелированные признаки внутри каждого набора данных и их связь с целевой переменной. Это поможет вам понять, какие признаки имеют значение для вашей модели.
2. Анализ перегрева модели
Проблема с идеальной точностью (100%) в тренировочном наборе данных очень подозрительна и указывает на переобучение модели:
-
Переобучение: Модель могла запомнить конкретные примеры из тренировочного набора данных вместо выявления общих закономерностей. Это требует уменьшения сложности модели, добавления регуляризации или использования более простых алгоритмов.
-
Кросс-валидация: Вместо простой разбиения на тренировочные и тестовые выборки, используйте методы кросс-валидации для более надежной оценки производительности модели. Это поможет избежать случайных совпадений и даст более объективную оценку.
3. Улучшение модели
Основываясь на выявленных различиях и причинах переобучения, вы можете попробовать следующие подходы:
-
Аугментация данных: Если данные из реального времени имеют другую природу, подумайте о возможности расширения набора тренировочных данных с помощью методов аугментации или синтетического создания данных.
-
Трансферное обучение: Попробуйте использовать подходы трансферного обучения. Подготовьте модель на исторических данных, а затем дообучите её на реальных данных, чтобы она адаптировалась к новому контексту.
-
Инженерия признаков: Как только вы поймете различия между наборами данных, вы сможете создать новые признаки, которые могут представлять лучшую информацию о целевой переменной, что поможет улучшить предсказательные характеристики вашей модели.
Заключение
Решение проблемы производительности вашей модели требует тщательного анализа данных и их особенностей. Определив различия между источниками данных и устранив возможные источники переобучения, вы сможете повысить точность классификации. Удачи в расследовании и исправлении ваших данных и модели!